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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明属于代码混淆技术领域，并公开了一种基于深度学习的代码混淆方法、系统、设备及介质，包括：对分支语句进行预处理，得到AST语法树的节点‑编号序列和叶子节点值‑编号序列；基于序列数据构建AST语法树中根节点到各叶子节点的路径集合；将路径集合输入代码混淆模型中，得到第一密文；基于DES算法对第一密文进行二次加密，得到第二密文；构建解密模型，基于解密模型构建解密函数；将第二密文输入解密函数中进行解密，先得到对应的第一密文，然后解密第一密文，最后得到对应分支语句的判断条件；将分支语句的判断条件替换为对解密函数的调用，实现代码混淆。本发明技术方案能够让混淆的代码更具隐蔽性，提高程序抗逆向分析能力。

主权项：1.一种基于深度学习的代码混淆方法，其特征在于，包括：对分支语句进行预处理，得到所述分支语句对应的包含AST语法树结构信息的序列数据；其中，所述序列数据包括AST语法树的节点-编号序列及叶子节点值-编号序列；基于所述序列数据构建AST语法树中根节点到各叶子节点的路径集合；将所述路径集合输入代码混淆模型中，并将所述代码混淆模型的输出结果作为第一密文；其中，所述代码混淆模型是基于融合多重LSTM网络后的编码器-解码器结构和全连接层构建的；所述代码混淆模型的处理过程包括：将所述路径集合输入代码混淆模型中的编码器中，输出各路径对应的编码向量，将各路径对应的编码向量和对应的叶子节点值串联输入到全连接层中，得到中间向量集合；在所述代码混淆模型中的编码器和解码器之间引入注意力机制，并将所述中间向量集合中的各向量的平均值输入所述解码器中，输出与所述分支语句的判断条件相关的序列数据；对输出的序列数据中的各字符进行标号，并构建字符-编号序列；在所述字符-编号序列中选择与全连接层中的索引值所对应的字符，基于选取的字符构建第一密文；对所述第一密文进行加盐处理，得到加入随机盐值后的第一密文，基于DES算法对加入随机盐值后的第一密文进行加密，得到第二密文；构建解密模型，基于所述解密模型构建解密函数；将所述第二密文输入所述解密函数中进行解密，得到对应的第一密文，将所述第一密文输入所述解密函数中的解密模型中进行解密，得到对应分支语句的判断条件；将所述分支语句的判断条件替换为对解密函数的调用，实现代码混淆。

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百度查询： 广东工业大学 一种基于深度学习的代码混淆方法、系统、设备及介质