基于错误路径行为一致性的内核引用计数缺陷检测

内核中的引用计数缺陷会引起内存泄露、释放后使用漏洞等严重安全问题.针对这类缺陷,提出基于错误路径行为一致性分析的缺陷检测方案.相比已有工作,该方案引入错误路径的语义信息来推断合理的引用计数行为,从而检出以往难以覆盖的引用计数缺陷.具体而言,首先,该方案基于代码特征识别函数中所有的错误路径.其次,采用路径敏感的静态分析对各条错误路径上的引用计数行为进行分析汇总,以推断该函数在错误路径上引用计数操作的主流倾向.最终,基于一致性分析原理,将与主流倾向不一致的路径标识为潜在缺陷.实验表明,该方案在Linux内核版本5.6-rc2和版本5.17上分别发现21个和9个引用计数缺陷,且大部分都被开发者确认;其中,在内核版本5.6-rc2上有9个缺陷是已有工作无法覆盖的.

改进的Jelinski-Moranda软件可靠性增长模型

Je linsk i-M oranda(J-M)模型是基于失效间隔时间的较理论化的可靠性增长模型,用于软件系统测试阶段的可靠性度量。J-M模型存在的问题是假设条件理想化,实际应用环境难以满足,而且模型的失效间隔时间数据收集很困难,实用性差。该文提出一种改进的J-M可靠性增长模型,在J-M原模型基础上改进并引入更加合理的假设条件,改进后的模型基于缺陷计数,数据收集更容易。结合盐湖城奥运会信息系统软件测试数据对改进的模型进行检验,证明改进的模型预测有效性好,同时还保持了原模型的简单性。