基于動態(tài)污點跟蹤的敏感文件泄露(已修改)
2024-10-15 10:42 本頁面
【正文】 基于動態(tài)污點跟蹤的敏感文件泄露 檢測方法李偉明 , 。 賀玄 。 王永劍 . 演示流程 3. 實 現(xiàn) 5. 總 結(jié) 研究背景 敏感信息泄露嚴重 2020年 12月 ,土耳其最高選舉委員會網(wǎng)站遭俄羅斯黑客攻擊 ,選民數(shù)據(jù)庫中 5400萬土耳其居民信息被盜 ； 2020年 4月 7日 ,OpenSSL官網(wǎng)公布了 Heartbleed(心臟出血 )漏洞 (CVE20200160),該漏洞允許任何人讀取系統(tǒng)的運行內(nèi)存 ,可能獲得服務(wù)器的證書私鑰、用戶名和密碼等敏感信息 ,許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司深受其害 ； 2020年 12月 25日 ,烏云 漏洞報告平臺發(fā)布報告稱 ,大量 12306用戶數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上傳播售賣 ,包括用戶登錄賬號、密碼、信用卡信息、身份證及電話等敏感信息 。 研究背景 敏感信息泄露檢測技術(shù)主要有 靜態(tài)分析 和 動態(tài)分析 兩種方式 靜態(tài)分析 ： Coverity Scan系統(tǒng) . 利用人工提取的危險特征來識別軟件潛在的危險漏洞 ,這些特征由大量的先驗測試產(chǎn)生 . 用于離線檢測應(yīng)用程序潛在的漏洞 ,不能實時監(jiān)控應(yīng)用程序的執(zhí)行程序的狀態(tài) 。 動態(tài)分析 ： 主要采用動態(tài)污點跟蹤技術(shù)分析應(yīng)用程序的潛在漏洞或者可能引起的敏感信息泄露 . 可以用于實時的在線檢測 .也 可以跟蹤應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)流 。 本研究借鑒了 TaintEraser[1]的 文件污
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