二进制代码缓冲区溢出检测：基于过程间分析的方法

"该论文研究了基于过程间分析的缓冲区溢出易发点检测方法，旨在解决由循环拷贝内存引发的缓冲区溢出漏洞。通过二进制代码的静态分析，使用过程间分析来识别数据交互关系，从而精准定位可能的溢出点，减少误报和漏报。该模型基于BinNavi平台实现，适用于二进制软件的安全检测，尤其关注那些无法获取源码的软件。" 正文: 缓冲区溢出问题在计算机安全领域是一个长期存在的挑战，特别是在网络与分布式系统中，攻击者经常利用此类漏洞进行恶意活动。国家互联网应急中心的数据显示，缓冲区溢出漏洞占所有已知漏洞的显著比例。由于许多软件只能使用二进制形式，而无法获取源代码，因此对二进制软件的缓冲区漏洞检测至关重要。 现有的缓冲区溢出检测技术包括静态和动态方法，但这些方法可能存在误报或漏报的问题，且很多依赖于源代码。针对这个问题，论文提出了一种新的检测模型，它基于中间汇编的缓冲区溢出检测，特别是针对循环拷贝内存操作，因为这类操作常常导致缓冲区溢出。然而，早期的分析算法仅限于过程内部，未能全面考虑过程间的影响，同时存在误报现象。 为改进这一状况，论文中提出的过程间分析方法扩展了原有的分析框架，考虑了不同进程间的交互，能够更准确地检测出循环拷贝内存可能导致的潜在缓冲区漏洞。这种检测方法特别关注那些具有特定特征的循环，即循环中涉及缓冲区写操作，迭代次数不确定，且源缓冲区的大小可能由用户输入控制。这些易发缓冲区溢出的循环被称为BOIL（Buffer Overflow Inducing Loops）。 通过这个过程间分析模型，研究人员可以识别和标记出那些高风险的循环拷贝操作，从而预防缓冲区溢出的发生。此方法的实现基于BinNavi开放平台，以插件的形式运行，提高了检测的精确性和效率，减少了误报和漏报的可能性，有助于提升软件整体的安全性。 这篇论文的研究成果为二进制软件的安全性提供了新的保障，尤其是在无法获取源代码的情况下。通过深入理解并检测循环拷贝操作中的潜在风险，该方法有助于提前预防和修复缓冲区溢出漏洞，从而降低网络安全威胁。