期刊
  出版年
  关键词
结果中检索 Open Search
Please wait a minute...
选择: 显示/隐藏图片
1. 智能合约安全漏洞挖掘技术研究
付梦琳, 吴礼发, 洪征, 冯文博
计算机应用    2019, 39 (7): 1959-1966.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010082
摘要1144)      PDF (1413KB)(635)    收藏

近年来,以智能合约为代表的第二代区块链平台及应用出现了爆发性的增长,但频发的智能合约漏洞事件严重威胁着区块链生态安全。针对当前主要依靠基于专家经验的代码审计效率低下的问题,提出开发通用的自动化工具来挖掘智能合约漏洞的重要性。首先,调研并分析了智能合约面临的安全威胁问题,总结了代码重入、访问控制、整数溢出等10种出现频率最高的智能合约漏洞类型和攻击方式;其次,讨论了主流的智能合约漏洞的检测手段,并梳理了智能合约漏洞检测的研究现状;然后,通过实验验证了3种现有符号执行工具的检测效果。对于单一漏洞类型,漏报率最高达0.48,误报率最高达0.38。实验结果表明,现有研究涵盖的漏洞类型不完整,误报及漏报多,并且依赖人工复核;最后,针对这些不足展望了未来研究方向,并提出一种符号执行辅助的模糊测试框架,能够缓解模糊测试代码覆盖率不足和符号执行路径爆炸问题,从而提高大中型规模智能合约的漏洞挖掘效率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
2. 基于卷积神经网络的应用层协议识别方法
冯文博, 洪征, 吴礼发, 李毅豪, 林培鸿
计算机应用    2019, 39 (12): 3615-3621.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060977
摘要381)      PDF (1254KB)(418)    收藏
针对传统网络协议识别方法中人工提取特征困难以及识别准确率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的应用层协议识别方法。首先,基于完整的传输控制协议(TCP)连接或用户数据报协议(UDP)交互划分原始网络数据,从中提取出网络流;其次,通过数据预处理将网络流转化为二维矩阵,便于CNN的分析处理;然后,利用训练样本集合训练CNN模型,自动化提取出网络协议特征;最终,基于训练成熟的CNN模型进行应用层网络协议的识别。实验结果表明,所提方法的总体协议识别准确率约为99.70%,能有效实现应用层协议的识别。
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
3. 网络协议识别技术综述
冯文博, 洪征, 吴礼发, 付梦琳
计算机应用    2019, 39 (12): 3604-3614.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050949
摘要734)      PDF (1987KB)(545)    收藏
网络流量的协议类型识别是进行协议分析和网络管理的前提,为此研究综述了网络协议识别技术。首先,描述了网络协议识别的目标,分析了协议识别的一般流程,探讨了协议识别的现实需求,给出了评估协议识别方法的标准;然后,从基于数据包的协议识别和基于数据流的协议识别两个类别分析了网络协议技术的研究现状,并对协议识别的各类技术进行了比较分析;最后,针对目前协议识别方法的缺陷和应用需求,对协议识别技术的研究趋势进行了展望。
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价