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华中科技大学付才获国家专利权

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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利指令级代码复用分析方法及指令级代码复用方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115237405B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210672521.6,技术领域涉及:G06F8/36;该发明授权指令级代码复用分析方法及指令级代码复用方法是由付才;吕建强;余雨田;韩兰胜;刘铭;何帅;江帅;李明设计研发完成,并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

指令级代码复用分析方法及指令级代码复用方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种指令级代码复用分析方法及指令级代码复用方法,属于代码分析与复用领域,包括:通过在目标二进制代码的每条指令处插桩第一回调函数的方式,识别出其中的Gadgets,得到初始Gadgets集合;通过动态污点分析技术从初始Gadgets集合中筛选出被污染的Gadgets,作为可用Gadgets;对于每一个可用Gadgets,利用符号执行技术,获取从符号执行起点位置运行至该可用Gadgets的执行路径,构建路径约束表达式并求解得到路径约束值,若成功获取到执行路径并成功求解出路径约束值,则将该可用Gadgets作为可复用Gadgets;将所有可复用Gadgets及其路径约束值作为识别结果,识别结束。本发明能够提高代码复用精度,确保搜索出的Gadgets具备可达性,同时利于代码投毒分析。

本发明授权指令级代码复用分析方法及指令级代码复用方法在权利要求书中公布了:1.一种指令级代码复用分析方法,其特征在于,用于在不改变控制流的情况下识别出目标二进制代码中的可复用Gadgets并求解对应的路径约束值;所述Gadgets为实现目标基本操作的代码片段,所述目标基本操作包括算术操作、赋值操作和解引用操作;所述方法包括: (S1)通过在目标二进制代码的每条指令处插桩第一回调函数的方式,识别出所述目标二进制代码中的Gadgets,得到初始Gadgets集合;所述第一回调函数用于对指令进行分析,并基于指令分析结果搜索所述目标二进制代码中的Gadgets; (S2)通过动态污点分析技术从所述初始Gadgets集合中筛选出被污染的Gadgets,作为可用Gadgets; (S3)对于每一个可用Gadgets,利用符号执行技术,获取所述目标二进制代码中从符号执行起点位置运行至该可用Gadgets的执行路径,构建执行路径的路径约束表达式并求解得到路径约束值,若成功获取到执行路径并成功求解出路径约束值,则将该可用Gadgets作为可复用Gadgets; (S4)将所有可复用Gadgets及对应的路径约束值作为识别结果,识别结束; 所述步骤(S3)中,对于任意一个可用Gadgets,执行如下步骤: (S31)将所选定的可用Gadgets作为目标Gadgets,并确定符号执行的起点位置; (S32)将位于污点分析空间内的内存单元字节设置为符号变量,并将这些符号变量进行初始化;所述污点分析空间为所述步骤(S2)中通过动态污点分析技术确定的被污染的内存空间; (S33)获得目标二进制代码的静态控制流程图,以采用静态分析技术穷举目标二进制代码所有的执行路径,将其中无法到达所述目标Gadgets的执行路径作为黑名单路径,保存到路径搜索配置文件中;将POC脚本执行过程中获取到的从符号执行起点位置到达所述目标Gadgets的POC执行路径确定为白名单路径,写入所述路径搜索配置文件中; (S34)利用所述符号执行引擎从符号执行起点位置开始执行所述目标二进制代码,并将所述路径搜索配置文件导入符号执行引擎,以使所述符号执行引擎在执行过程中根据黑名单路径和白名单路径实现启发式分支跳转; (S35)若所述符号执行引擎在预设的跳转总数阈值和搜索深度阈值内,到达所述目标Gadgets,则转入步骤(S36);否则,转入步骤(S37); (S36)根据步骤(S32)中定义的符号变量,将到达所述目标Gadgets的执行路径的约束条件符号化,得到路径约束表达式,求解所述路径约束表达式,得到所述目标Gadgets的路径约束值;若求解成功,则判定目标Gadgets为可复用Gadgets,并转入步骤(S37);若求解不成功,且路径搜索配置文件中还存在未搜索过的路径,则转入步骤(S34),开始搜索下一条路径;若求解不成功,且路径搜索配置文件中不存在未搜索过的路径,则说明该Gadgets不可复用,转入步骤(S37); (S37)针对所述目标Gadgets的分析结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学,其通讯地址为:430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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