软件源码提取,网页源码在线提取

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基于代码相似性进行漏洞检测的核心思想是相似的代码很可能含有相同的漏洞,主要包括3个属性:代码表征、代码段级别和比较方法。具体来讲,通过代码表征和代码段级别抽象地描述代码段,然后利用比较方法说明如何依据两个代码段表征判断它们的相似性。

传统的机器学习方法通过人工定义特征属性,然后采用机器学习方法,如支持向量机、k近邻等进行分类。基于传统机器学习的漏洞检测方法包括两类:针对特定漏洞类型的方法和漏洞类型无关的方法。

代码复制的广泛存在使一个软件漏洞可能存在于多个应用程序中,修补主机的某个漏洞并不意味着能够完全排除该漏洞对主机的潜在威胁。因此,当有针对某个漏洞的补丁公布时,应及时检查主机中其他软件是否也存在该漏洞,即在给定漏洞和源代码的前提下,能够自动判断源代码中是否含有该漏洞,如果有,给出具体位置,以便于及时修补。上述问题主要面临两个挑战:一是尚不存在能够用来评测基于代码相似性进行漏洞检测研究的数据集;二是不存在某个代码相似性算法适用于所有漏洞。
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面向源代码的软件漏洞智能检测系统VulDeePecker虽然检测效果比传统的漏洞检测方法更好,但仍存在一些局限性。第一,目前只能处理C/C++程序,未来工作希望能够适用于处理更多其他的编程语言。第二,目前只能处理与库/API函数调用相关的漏洞,如何针对其他类型漏洞提取代码段需要进一步研究。第三,虽然代码段可同时基于数据依赖和控制依赖分析,但是目前借助商业工具提取的代码段只涵盖了数据依赖。提高数据依赖分析的利用以及采用控制依赖提高漏洞检测能力是未来的一项重要工作。第四,在标记代码段、转化为符号表征等阶段使用了启发式方法,未来需要对启发式给漏洞检测结果的有效性影响进行评估。第五,采用的深度学习模型局限于BLSTM神经网络,对其他可用于漏洞检测的神经网络的有效性需要进一步研究。最后,目前用于实验的数据集仅包含缓冲区漏洞和资源管理异常漏洞,需要利用更多漏洞类型、更大规模的数据集对方法的有效性进行评测。

基于源代码的软件漏洞静态检测是保障网络空间安全技术的重要研究领域。通过对给定源代码进行分析,检测软件系统中存在的安全缺陷,从而维护整个系统的稳定运行。本文从实现源代码漏洞检测的方法角度出发,以采用的技术类型为分类依据,总结了现有的源代码漏洞检测研究工作,并重点阐述了基于源代码相似性的漏洞检测系统以及基于深度学习的软件漏洞智能检测系统两个方案。在此基础上,分析了源代码漏洞检测研究存在的问题,并对未来的研究工作进行了展望。

基于双向长短期记忆网络模型(BLSTM)自动学习生成漏洞模式,在不需要人类专家定义特征的前提下,自动检测目标程序是否含有漏洞,并给出漏洞代码的位置。该模型包括两个阶段:学习阶段和检测阶段。学习阶段针对训练程序,包括以下4个步骤。

邹德清(1975?),男,湖南湘潭人,华中科技大学教授、博士生导师,主要研究方向为云计算安全、网络攻防与漏洞检测、软件定义安全与主动防御、大数据安全与人工智能安全、容错计算。

金海(1966?),男,上海人,华中科技大学教授、博士生导师,主要研究方向为计算机系统结构、虚拟化技术、集群计算、网格计算、并行与分布式计算、对等计算、普适计算、语义网、存储与安全。

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基于符号执行的漏洞检测方法使用中间语言,结合符号执行和约束求解来检测漏洞。通过使用符号执行技术,将程序中变量的值表示为符号值和常量组成的计算表达式,而一些程序漏洞可以表现为某些相关变量的取值不满足相应的约束。通过判断表示变量取值的表达式是否满足相应的约束,来检测程序是否存在相应的漏洞。约束求解过程一方面判断路径条件是否可满足,根据判断条件对分析的路径进行取舍,另一方面检查程序存在漏洞的条件是否可以满足。符号执行的过程常常需要利用一定的漏洞分析规则,分析规则描述在什么情况下需要引入符号,以及在什么情况下程序可能存在漏洞等信息。通过对漏洞分析初步结果进行进一步的确认处理,得到最终的漏洞分析结果。

基于源代码相似性的漏洞检测系统VulPecker的局限性主要表现在以下方面:首先,目前的实验集中于C/C++开源软件,虽然VulPecker本身对语言没有限制,但需要针对其他语言程序(如Java或者python)的效果进行实验研究,也有待于扩展到中间语言等级别;其次,VPD和VCID数据库的构建尚不完善,如在创建VPD的过程中使用了启发式方法。尽管通过取样并进行人工分析验证了启发式能产生相对正确的结果,但有待通过大规模的实验进行进一步的验证。最后,在未来的工作中,需要在性能方面进行改进,使其能够针对大规模软件进行检测,提高可扩展性。

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本文针对基于中间表示的源代码漏洞检测方法开展研究。依据对中间表示的分析技术,漏洞检测方法可以分为4类:基于代码相似性的漏洞检测、基于符号执行的漏洞检测、基于规则的漏洞检测以及基于机器学习的漏洞检测。其中,第一类方法主要针对由于代码复制(codeclone)导致的相同漏洞进行检测;后三类方法基于漏洞模式,针对各种原因导致的漏洞进行检测。

基于深度学习的漏洞检测方法不需要专家手工定义特征,可以自动生成漏洞模式,有望改变软件源代码漏洞检测方法,使面向各种类型漏洞的漏洞模式从依赖专家手工定义向自动生成转变,并且显着提高漏洞检测的有效性。然而目前该方法的相关研究刚刚起步,在漏洞定位、数据集构建、深度学习模型解释等方面有待深入研究。

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检测阶段针对目标程序,包括步骤5~步骤7,其中步骤5与步骤1类似,步骤6与步骤3类似。在步骤7中,对代码段进行分类。采用学习阶段训练好的BLSTM神经网络,对目标程序的代码段进行分类,若分类为1,则为有漏洞,否则为无漏洞。
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李珍1,2,3,4,邹德清,1,2,3,4,5,王泽丽1,2,3,4,金海1,2,3,4

现有的漏洞静态分析方法存在两个问题。第一,依赖人类专家定义漏洞特征。由于漏洞特征复杂,即使对专家而言也是一个冗长乏味、主观性强、易出错的工作。不同专家定义的漏洞特征可能不同,漏洞特征的质量决定了漏洞检测系统的有效性。第二,现有的漏洞检测方法漏报较高。一个具有高误报的漏洞检测系统是不可用的,而具有高漏报的漏洞检测系统是无用的。理想的漏洞检测系统是同时满足低误报和低漏报的,但通常二者很难同时满足,更好的处理方法是强调低漏报,只要误报在可接受的范围内。

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然后粘贴到提取工具的房间号输入框中,点击提取,就可以自动提取出该直播间的直播源。

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