基于嵌套复杂度的控制流混淆算法优化

本文档主要探讨了如何通过嵌套复杂度来优化控制流混淆算法的设计与实施。控制流混淆是软件保护技术中的重要手段，它通过增加程序的逻辑复杂性，使恶意攻击者难以理解和逆向工程，从而提高代码的安全性。原有的垃圾代码控制流混淆算法，如随机插入策略，虽然能有效混淆控制流，但其混淆强度和额外的执行开销存在不确定性。 针对这一问题，研究者提出了基于嵌套复杂度的控制流混淆算法（简称ＯＢ_NC）。嵌套复杂度是一种量化方法，用来度量程序控制流的深度和复杂程度，有助于衡量混淆后的代码难以理解的程度。作者采用分组背包的思想，构建了背包决策表，这个方法允许在限定的开销预算下，选择最佳的垃圾代码插入位置，以最大程度地提升混淆强度，同时保持开销在可接受范围内。 该算法的关键在于对混淆强度和开销的综合考虑，通过定量计算和优化策略，确保混淆的有效性和效率。通过理论分析和实际实验，结果表明，相较于随机插入策略，基于嵌套复杂度的控制流混淆算法（OB_NC）在混淆强度上有显著提高，并且成功地控制了由于混淆操作带来的额外开销。 总结来说，这篇论文为控制流混淆算法提供了一种更为精确和可控的方法，它将嵌套复杂度理论应用于混淆策略设计，有助于提高代码保护的效能和可维护性。对于软件安全研究人员和开发者来说，这是一篇深入理解控制流混淆技术并改进其实践的重要参考资料。