16、密码算法识别与模型携带代码安全验证技术解析

密码算法识别与模型携带代码安全验证技术解析

密码算法识别研究

在密码算法识别方面，有一种扫描工具能够快速从目标代码中找到常见的密码算法信息。不过，随着特征码数据库的增大，扫描速度会有所下降，但扫描时间呈线性增加，这并不影响其实际应用。而且，特征词之间发生冲突的概率非常小，所以识别结果具有较高的可靠性。

这种基于特征码检查的密码算法识别技术，其可靠性主要依赖于密码算法的静态特征数据库，因此存在一定的局限性。然而，在通信、软件加密和解密过程中，安全性主要依赖于密码算法本身的安全性。用户在处理时通常采用标准的密码数据库，并且由于对密码算法本身的修改有限，所以该方法仍具有相当的可靠性。

从本质上讲，算法识别需要确定一段代码所指示的某些词法单元的移动情况，判断两者是否等价已被证明是一个NP完全问题。理论上，算法识别应继续研究算法词法单元的功能描述以及通过逆向分析提取的目标信息。像抽象算法描述、数据流分析和表达式恢复等技术都可以应用于该领域。

模型携带代码的安全相关行为模型与安全策略验证

随着互联网和无线网络的广泛使用，恶意软件（如病毒、特洛伊木马、蠕虫、间谍软件等）隐藏在移动代码中广泛传播，对用户的信息安全构成了严重威胁。为应对移动代码安全挑战，R. Sekar等人提出了模型携带代码（MCC）的安全框架。尽管MCC方法相较于传统方法有诸多优势，但仍存在一些问题，主要包括程序行为模型的精度有限以及安全策略表达的模糊性。

为解决这些问题并使MCC方法更实用，研究人员进行了以下改进：
1. 采用扩展下推自动机（EPDA）作为程序行为模型 ：该模型具有扩展属性，包括调用栈和状态变量，使下