软件安全关键技术研究：人工智能与机器学习的视角

"北京邮电大学博士学位论文，主题聚焦于软件安全中的若干关键技术研究，主要探讨了人工智能和机器学习在软件安全中的应用。论文强调了在软件设计、发行和使用过程中的安全挑战，包括代码泄露、反编译风险以及通信安全漏洞等问题。作者提出了一种基于不定方程解的混淆技术，利用模糊谓词和动态数据链表图来增强软件保护，同时引入混沌算法以增加安全性。" 在当前的信息时代，人工智能和机器学习已经成为解决复杂问题的关键工具，特别是在软件安全领域。这篇博士论文深入研究了如何利用这些先进技术来应对日益严峻的软件安全威胁。首先，论文关注了软件开发过程中的安全问题，尤其是网络环境下的关键代码和文件信息泄露。这涉及到对源代码的保护，以防止未经授权的访问和使用。 其次，论文探讨了软件发行阶段的安全挑战，特别是像Java字节码这样的可逆编码，它们容易被反编译，为非法复制和盗版提供了可能。为解决这一问题，作者提出了混淆技术的新策略，该策略基于不定方程的解构建模糊谓词，以此来隐藏程序的真实逻辑，增加反编译的难度。 再者，论文还关注了软件应用时的安全性，尤其是通信安全。它指出，软件在密钥协商过程中可能存在的漏洞可能导致中间人攻击，使得攻击者能获取会话密钥并进一步窃取通信数据。对此，论文指出需要强化密钥管理与安全协议，防止此类攻击的发生。 最后，作者通过引入混沌算法，增加了混淆方案的不可预测性，提升了软件的抗攻击能力。混沌系统因其高度的敏感性和复杂的动态行为，常被用作加密和安全领域的工具，可以有效地抵御静态分析和逆向工程。 这篇论文全面地分析了软件安全的多个关键环节，提出了一系列创新性的解决方案，对于软件安全的理论研究和实践应用都具有重要的参考价值。其研究结果不仅有助于提升软件的版权保护，还能为未来的人工智能和机器学习在安全防护领域的应用提供新的思路和方法。