基于有限自动机的软件行为建模方法的研究

论文摘要

本研究课题属于“863项目:软件系统安全性逆向分析技术与系统”的部分研究内容,通过调研软件安全这一热点问题,发现软件行为建模在软件分析、测试和验证中都有重要应用。好的软件行为模型可以捕获更多更精确的有用信息,保证软件分析、测试和验证的有用性和有效性。行为分析的最终目标是要通过对行为特征数据的分析来获取行为的语义描述与理解,而行为建模和检测是达到目标的一个关键步骤。本论文在软件行为建模方法研究的基础上,通过比较DMC、在线检测算法和GK-tail这几种常见的建模算法,发现GK-tail算法的研究价值更高,该算法的技术重点是数据值的约束和软件组件两者之间的交互,形成的模型精确度更高。本文改进GK-tail算法,以扩展的有限自动机为建模工具,改进动态分析工具,使用Daikon和ESC/JAVA工具的组合来得到扩展有限自动机边界的限制条件,提高生成模型精确度,为软件的分析、测试和验证提供更好的保证,使生成的行为模型可以捕获更多更精确的信息。最后,设计实现了软件行为建模系统验证改进后的算法,并验证了其可行性。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 入侵检测
• 1.3 软件行为可信研究
• 1.4 本文主要研究内容及成果
• 1.5 本文的组织结构
• 第2章 软件行为建模方法的研究
• 2.1 应用软件行为建模方法
• 2.2 基于系统调用的软件行为建模技术的发展
• 2.3 有限自动机理论
• 2.4 本章小结
• 第3章 软件行为建模算法分析
• 3.1 软件行为建模算法的研究
• 3.1.1 DMC 算法
• 3.1.2 在线检测算法
• 3.1.3 GK-tail 算法
• 3.2 分析工具
• 3.2.1 JML 介绍
• 3.2.2 静态分析工具ESC/Java
• 3.2.3 动态分析工具
• 3.2.4 ESC/Java 与Daikon 两者的组合
• 3.3 GK-tail 算法的分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 软件行为建模算法的改进
• 4.1 AspectWerkz 监控工具
• 4.2 改进后的GK-tail 算法
• 4.3 结果验证
• 4.3.1 系统整体功能描述
• 4.3.2 系统接口设计
• 4.3.3 实验结果及分析
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单
• 致谢