错误注入和程序诊断技术研究

Antiy Labs开发了基于Linux系统的错误注入原形系统Injecter,该系统掩饰注入错误以高效测试软件缺陷。它针对应用程序不同阶段做不同模式错误注入。目前可进行环境变量攻击、竞争条件攻击等。虽2002年6月开发中止,但当时进度领先于FIG项目。
由于软件的复杂性,程序员的水平和意识等方面的限制,带来了大量的软件安全隐患。如何快速高效的进行程序安全性诊断,成为重要的课题。

Antiy Labs参考国际容错和诊断技术的思路和成果,开发了基于Linux系统的错误注入的原形系统Injecter,这个系统掩饰了注入错误,从而达到高效测试软件缺陷的目的。

几乎所有的应用程序都包括用户接口、应用函数调用、系统函数调用、其他功能应用调用。例如格式化字符串攻击是发生在用户接口上的,符号连接攻击,文件描述字攻击是发生在标准函数调用上的,竞争条件攻击很多是发生在用用函数信号量调用冲突上的,共享函数库攻击,IFS攻击,环境变量攻击是发生在操作系统应用特性上的。Injecter针对不同的阶段做了不同模式错误注入应用,选择不同的错误注入方法,从而达到有针对性的高效率测试软件缺陷。

目前Injecter可以进行如下的错误注入行为:

Ø 符号连接攻击
Ø 文件描述字攻击
Ø 共享函数库攻击
Ø IFS攻击
Ø 格式化字符串攻击


Ø 环境变量攻击


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竞争条件攻击


Ø
竞争条件攻击


Ø
竞争条件攻击


Ø 环境变量攻击


Ø
竞争条件攻击


Ø
竞争条件攻击

由于研究方向性的调整,Injecter开发人员转入了AV Leach网络引擎的开发,Injecter的开发到2002年6月中止,但在当时,我们的进度已经领先于此前处于国际领导地位的FIG - Fault Injection in glibc(这是美国berkeley大学和Stanford大学的联合研究计划中(ROC)中的一个项目)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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