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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明涉及计算机安全和网络技术领域，公开了一种基于GNN与angr的路由器固件双阶段漏洞自动挖掘方法，包括利用动静态混合分析工具从路由器固件中生成控制流图；对控制流图进行数据转换和数据增强处理；利用预训练的图神经网络模型对处理后的控制流图进行漏洞识别，并对存在漏洞的程序执行路径进行优先级排序；基于存在漏洞的程序执行路径排序结果，利用动静态混合分析工具对程序执行路径进行符号执行，得到路由器固件漏洞挖掘结果。本发明通过结合angr的深入动静态混合分析能力和GNN的高效图数据处理能力，提高漏洞检测的自动化水平和准确性，同时解决传统二进制分析工具在处理复杂固件时遇到的路径爆炸问题。
主权项：1.一种基于GNN与angr的路由器固件双阶段漏洞自动挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：利用静态分析工具从路由器固件中生成控制流图；对控制流图进行数据转换和数据增强处理；利用预训练的图神经网络模型对处理后的控制流图进行漏洞识别，并对存在漏洞的程序执行路径进行优先级排序；基于存在漏洞的程序执行路径排序结果，利用动静态混合分析工具对程序执行路径进行符号执行，得到路由器固件漏洞挖掘结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于GNN与angr的路由器固件双阶段漏洞自动挖掘方法
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