软件静态测试中C/C++抽象语法树的生成

本文中C/C++抽象语法树是利用GNU提供的标准编译器生成工具Lex和Yacc,由parser程序通过调用lexical(词法分析程序)进行语法分析生成的. 为了进行基于系统崩溃的故障模型的软件静态测试,需要从抽象语法树上获取相关的数据依赖关系和定义使用链.这就要求在原有抽象语法树的基础上进行语义分析,产生最终的抽象语法树.论文描述了C/C++抽象语法树及其语法和语义分析过程的具体方法.

基于语义的恶意代码检测算法研究

代码迷惑是一种以增加理解难度为目的的代码变换技术,主要来保护软件免遭逆向分析。恶意代码的作者为了躲避检测经常采用代码迷惑技术对程序进行转换。但是商用反病毒软件采用基于特征码的模式匹配技术而忽略了恶意代码的语义,因此最容易受到代码迷惑或病毒变种的攻击。文章中提出一种基于语义匹配的检测算法,能准确的检测出经过代码迷惑处理的恶意代码。该方法应用数据流分析技术,以变量定义使用链为单元检测每个模板及程序节点。最后通过部分实验展示了原型系统的检测效果。