[发明专利]基于机器学习的静态程序插桩检测方法及装置有效
| 申请号： | 202211357366.5 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN115576840B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 刘昱玮;余媛萍;贾相堃;苏璞睿 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N20/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 陈艳 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的程序插桩检测方法及装置，属于网络安全技术领域。所述方法包括：获取目标程序；对目标程序进行插桩，得到二进制文件；将二进制文件转换为中间语言表示；基于中间语言表示，计算二进制文件中各基本块的特征向量，并将特征向量送入机器学习模型，以识别每一基本块的实际插桩结果；基于目标程序和中间语言表示，生成代码属性图，并对代码属性图使用图神经网络学习，将学习后的节点特征向量进行线性变换，以根据各节点的得分判断每一基本块的预期插桩结果；根据每一基本块的实际插桩结果与预期插桩结果，得到目标程序的插桩检测结果。本发明可以评估现有静态程序插桩方法的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 静态 程序 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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