基于特权提升的多维量化属性弱点分类法的研究

在分析国际上典型的弱点分类方法的基础上,提出了一种基于特权提升的多维量化属性的弱点分类法,并以三个弱点为例,分析了该弱点分类法的特点,给出了弱点的风险评估算式以及风险评估级的划分。

一种基于管理员分权的用户特权提升机制

当前Linux系统通过限制root用户登录来防止管理员滥用权限,仅在需要执行特权操作时才允许普通用户临时提升至管理员特权。然而现有Linux系统中用户特权提升机制仅支持将权限提升至root,在启用管理员分权的安全操作系统中无法区分不同管理员的特权提升,致使用户无法处理相应的管理操作。在通过定制SELinux策略实现操作系统管理员分权的基础上,设计支持管理员分权的用户特权提升机制,根据不同特权应用的权限需求对用户权限进行验证,只有通过验证的用户才能将权限提升至应用指定的管理员特权。该机制采用DBus总线结构隔离普通用户权限与管理员特权,并利用SELinux策略对用户特权提升服务的安全性进行保护。实验结果表明,通过该机制可以有效地将普通用户权限提升至系统配置指定的管理员特权。

基于特权提升的量化风险计算

本文介绍了基于特权提升的量化的安全风险评估模型(简称SPARM)的工作流程,并且通过实例阐述了基于特权提升的量化风险计算。

基于攻防随机博弈模型的防御策略选取研究

由于网络安全攻防双方的目标对立性和策略依存性,使得最优防御策略选取问题十分复杂.形式化定义了网络安全防御策略选取问题.提出了一种刻画网络安全攻防矛盾,解决防御策略选取问题的攻防随机博弈模型.该模型是矩阵型攻防博弈模型和Markov决策过程的扩展,是多人、多状态的动态攻防推演模型.将攻击者在网络实体上的特权状态作为攻防随机博弈模型的元素,建模网络攻防状态的动态变化,并预测攻击行为和决策最优防御策略.给出了基于上述模型的防御策略选取算法.用一个网络实例分析了该模型和算法在攻击策略预测和防御策略决策方面的有效性.

基于动态权限集的Android强制访问控制模型

针对Android存在的特权提升攻击问题,提出了基于动态权限集的Android强制访问控制模型DP_ManDroid。该模型首先分析强连通分支的权限分布特性,构建动态的权限集划分;然后在信息流与权限集耦合的基础上,抽象权限提升路径;最后提出线性时间的访问控制算法,并通过动态追踪权限集,实现了细粒度的决策控制。与现有安全模型的对比,以及在原型系统上的仿真结果表明,所提出的安全模型很好地抵御了特权提升攻击,同时降低了时间复杂度。

弱点数据库的建构及其应用研究

引入了特权集、机密性、完整性和可用性等量化属性,设计并实现了一个量化的多属性弱点数据库,同时对弱点数据进行了进一步的分析。实践表明,该弱点数据库能够为安全评估提供更细致、更有力的弱点信息支持。

Android安全性分析

从Android系统的系统框架入手,全面深入地分析了Android系统的安全机制与组成部分,进而得出Android面临的安全隐患与攻击行为。为增强Android的安全性,针对应用程序级攻击与内核级攻击行为,研究了XManDroid框架与基于logcat模式的内核行为分析框架,检测并阻止针对Android的恶意攻击行为,有效地保护了Android系统的安全。

组件间数据传输安全访问设计

基于Android平台的手机用户量逐年增长,随即而来的安全问题也备受关注。Android安全机制中采用了沙箱机制,签名机制,权限机制等各种方式保证应用程序的安全性,但是也存在一些严重安全问题,比如特权提升攻击。本文提出的方案主要是基于权限的基础上,对传输的数据进行加密处理,如果存在特权提升攻击,但是访问者没有权限访问的情况下,则无法访问到隐私敏感数据。