Windows平台的漏洞利用与防御技术演进

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"这篇文章主要探讨了Windows平台上的利用技术及其防御机制的历史演变,由Matt Miller撰写。文章介绍了软件漏洞的普遍性以及可靠的利用技术,如栈溢出,并讨论了多种防御措施,包括/GS、SafeSEH、DEP和ASLR等。作者还展望了未来的安全发展趋势。" 正文: 在信息技术领域,利用技术(Exploitation)是指攻击者利用软件中的漏洞来获取对系统的非法访问或控制。这些漏洞通常源于编程错误,如缓冲区溢出。而防御措施(Mitigations)则是为了防止或阻止这类攻击的发生。Matt Miller的文章《Windows平台上的利用技术与防御机制的简史》深入剖析了这一主题。 首先,文章提到了利用技术的目标:通过覆盖程序执行流程的关键部分,比如返回地址,来控制程序的执行路径。栈溢出是最常见的利用技术之一,攻击者通过向栈中写入超出其分配空间的数据,从而覆盖保存的返回地址,使其指向恶意代码(shellcode)的地址。 为了对抗这些攻击,Windows操作系统引入了一系列防御机制。/GS(Guarded Stack)是一种编译器级别的保护,它在函数调用时在栈上插入一个安全cookie,用于检测栈溢出。SafeSEH(Structured Exception Handler)确保异常处理程序不被恶意篡改,防止攻击者利用异常处理链进行攻击。DEP(Data Execution Prevention)防止非执行内存区域的数据被当作指令执行,以此防止shellcode的执行。最后,ASLR(Address Space Layout Randomization)随机化程序和库的内存布局,使得攻击者难以准确预测关键地址。 随着时间的推移,攻击者和防御者之间的较量不断升级。尽管修补漏洞是防止利用的最有效手段,但有时由于各种原因,如更新延迟或无法更新,这并不能保证完全安全。因此,开发出通用的防御策略变得至关重要,如缓冲区溢出预防技术,它们旨在减少漏洞被成功利用的机会。 文章还指出,未来的发展趋势可能包括更加强大的硬件级防护,如Intel的Control-flow Enforcement Technology (CET) 和 Arm的TrustZone,以及软件层面的改进,如更严格的内存安全编程实践和更智能的动态分析工具,以期进一步提高系统的安全性。 这篇文章揭示了Windows平台在抵御利用攻击方面的历史演进,强调了安全防御的重要性,并预示了未来可能出现的新型防御技术。对于理解和应对信息安全挑战,这篇资源提供了宝贵的见解。

current_iter=0; % Loop counter while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F if current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end a=unifrnd(-2,2,1,1)*((sin((pi/2)*(current_iter/max_iter))^gamma)+cos((pi/2)*(current_iter/max_iter))-1); P1=(2*rand+1)*(1-(current_iter/max_iter))+a; % Update the location for i=1:size(X,1) current_vulture_X = X(i,:); % pick the current vulture back to the population F=P1*(2*rand()-1); random_vulture_X=random_select(Best_vulture1_X,Best_vulture2_X,alpha,betha); if abs(F) >= 1 % Exploration: current_vulture_X = exploration(current_vulture_X, random_vulture_X, F, p1, upper_bound, lower_bound); elseif abs(F) < 1 % Exploitation: current_vulture_X = exploitation(current_vulture_X, Best_vulture1_X, Best_vulture2_X, random_vulture_X, F, p2, p3, variables_no, upper_bound, lower_bound); end X(i,:) = current_vulture_X; % place the current vulture back into the population end current_iter=current_iter+1; convergence_curve(current_iter)=Best_vulture1_F; X = boundaryCheck(X, lower_bound, upper_bound); % fprintf('In Iteration %d, best estimation of the global optimum is %4.4f \n ', current_iter,Best_vulture1_F ); end end

2023-07-13 上传

解释一下:1: Initialization phase: 2: Initialize the population X of the AO. 3: Initialize the parameters of the AO (i.e., α, δ, etc). 4: WHILE (The end condition is not met) do 5: Calculate the fitness function values. 6: Xbest(t)= Determine the best obtained solution according to the fitness values. 7: for (i = 1,2…,N) do 8: Update the mean value of the current solution XM(t). 9: Update the x, y, G1, G2, Levy(D), etc. 10: if t⩽(2 3)∗T then 11: if rand⩽0.5 then 12: ▹ Step 1: Expanded exploration (X1) 13: Update the current solution using Eq. (3). 14: if Fitness(X1(t + 1)) < Fitness(X(t)) then 15: X(t) =(X1(t + 1)) 16: if Fitness(X1(t + 1)) < Fitness(Xbest(t)) then 17: Xbest(t) =X1(t + 1) 18: end if 19: end if 20: else 21: {▹ Step 2: Narrowed exploration (X2)} 22: Update the current solution using Eq. (5). 23: if Fitness(X2(t + 1)) < Fitness(X(t)) then 24: X(t) =(X2(t + 1)) 25: if Fitness(X2(t + 1)) < Fitness(Xbest(t)) then 26: Xbest(t) =X2(t + 1) 27: end if 28: end if 29: end if 30: else 31: if rand⩽0.5 then 32: {▹ Step 3: Expanded exploitation (X3)} 33: Update the current solution using Eq. (13). 34: if Fitness(X3(t + 1)) < Fitness(X(t)) then 35: X(t) =(X3(t + 1)) 36: if Fitness(X3(t + 1)) < Fitness(Xbest(t)) then 37: Xbest(t) =X3(t + 1) 38: end if 39: end if 40: else 41: ▹ Step 4: Narrowed exploitation (X4) 42: Update the current solution using Eq. (14). 43: if Fitness(X4(t + 1)) < Fitness(X(t)) then 44: X(t) =(X4(t + 1)) 45: ifFitness(X4(t + 1)) < Fitness(Xbest(t)) then 46: Xbest(t) =X4(t + 1) 47: end if 48: end if 49: end if 50: end if 51: end for 52: end while 53: return The best solution (Xbest).

2023-04-21 上传
2023-06-10 上传