IP地址前缀保留匿名化算法的改进

基于主干网络的IP流数据对研究互联网有重大意义,为向网络研究者共享这些数据,必须将其中的包含网络用户隐私信息的IP地址进行匿名化处理。文中以CERNET主干网IP流数据为研究对象,依据该数据中IP地址构成的特点与实际需求,对IP地址前缀保留匿名化算法Crypto-PAn及其改进后的算法PC-PAn再次进行了改进,提出了PSC-PAn算法。实验证明,该算法大大提高了实现效率特别是在分布式并行环境下处理数据的效率。

基于CERNET主干信道的IP流数据Trace

主干互联网的IP流数据对研究互联网具有重大价值,但实际公布的这类数据量很少,尤其是没有经过抽样处理的原始数据,原因主要在于主干信道采集难度大和IP地址隐私等方面.以CERNET一个省网边界(1G×3)采集的1个小时的连续的IP报头为原始数据,依据相应的省网IP地址构成的特点与实际需求,对IP地址前缀保留匿名化算法Crypto-PAn进行了改进,在提高实现效率的基础上保留了地址类型,用改进后的算法将上述原始数据进行了相应的处理,并将结果在互联网上公布,供有关研究下载.

一种抵抗符号执行的路径分支混淆技术

程序在动态执行过程中泄露了大量的路径分支信息,这些路径分支信息是其内部逻辑关系的二进制表示.符号执行技术可以自动地收集并推理程序执行过程所泄露的路径信息,可用于逆向工程并可削弱代码混淆的保护强度.哈希函数可以有效保护基于等于关系的路径分支信息,但是难以保护基于上下边界判断的不等关系的路径分支信息.将保留前缀算法与哈希函数相结合提出了一种新的路径分支混淆技术,将符号执行推理路径分支信息的难度等价到逆向推理哈希函数的难度.该路径分支混淆方法在SPECint-2006程序测试集上进行了实验,试验结果表明该混淆方法能有效保护程序路径分支信息,具有实用性.