软件安全缺陷检测技术最新研究进展综述
应用程序中的缺陷检测技术研究
应用程序中的缺陷检测技术研究现如今，在信息时代，应用程序已经成为了我们日常生活中不可或缺的工具，而其中的应用软件数量和规模也在不断增长。
无论是在商业领域还是科研领域，应用软件的需求和使用量都在不断扩大。
同时，随着应用软件规模和复杂性的日益增加，其中存在的错误和缺陷问题也变得更加复杂和难以处理。
因此，对于应用程序的缺陷检测技术进行深入研究和应用具有重要意义。
一、缺陷检测技术的意义在软件开发中，缺陷问题一直是一个比较普遍的问题。
由于软件开发复杂性和不同开发人员的coding风格不同，很容易导致软件中存在安全漏洞、内存泄漏、死循环等问题。
这些问题不仅会影响软件质量，还可能导致软件崩溃、数据丢失等严重后果。
因此，如何在软件开发过程和维护周期中有效地发现和修复软件缺陷，不仅能够提高软件质量，也能够降低软件运行成本和维护成本。
二、缺陷检测技术的研究现状现代的软件缺陷检测技术主要可以分为人工检测和自动检测两种方式。
人工检测主要是指程序员逐行代码进行人工检查，通过代码阅读和调试的方式发现存在的问题。
而自动检测则是通过各种技术手段，自动搜索和发现程序中的潜在缺陷，并给出相应的修复建议。
自动检测分为静态分析和动态分析两种。
静态分析主要是指在不运行程序的情况下，利用源代码或二进制代码进行缺陷分析和模拟执行，以发现程序中存在的潜在问题。
静态分析技术包括：符号执行、约束求解、模型检查、数据流分析等。
其中，符号执行可以通过分析代码执行路径，生成条件的真假情况，并通过计算得到可能的错误状态；而约束求解则是解决符号执行中的各种约束问题。
模型检查可以将程序转化为状态机模型，并通过状态轨迹的模拟，来验证程序是否满足给定的性质。
数据流分析则是通过分析程序中数据的流动情况，来发现存在的数据依赖和故障条件。
动态分析主要是指在程序运行时，通过在执行过程中注入各种测试用例，来发现程序运行时存在的问题。
动态分析技术包括：基于覆盖率的测试、模糊测试、符号执行以及运行时检测等。
《2024年软件测试研究进展》范文
《软件测试研究进展》篇一一、引言随着信息技术和互联网技术的迅猛发展，软件已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
软件的复杂性、重要性和安全性要求日益提高，使得软件测试在软件开发过程中显得尤为重要。
软件测试是确保软件质量、发现软件缺陷并对其进行修复的重要手段。
本文旨在探讨软件测试的最新研究进展，包括其重要性、主要方法、技术进步以及未来发展趋势。
二、软件测试的重要性软件测试是软件开发过程中的重要环节，其重要性主要体现在以下几个方面：1. 保证软件质量：通过软件测试，可以检测出软件中存在的缺陷和问题，及时进行修复，从而保证软件的质量。
2. 提高用户满意度：高质量的软件能够满足用户的需求，提高用户的满意度。
3. 降低维护成本：及早发现并修复软件中的问题，可以避免后期维护中的大量成本。
三、主要软件测试方法目前，主要的软件测试方法包括以下几种：1. 单元测试：对软件中的最小可测试单元进行测试，如函数、类等。
2. 集成测试：将多个模块或组件集成在一起进行测试，检查它们之间的接口是否正确。
3. 系统测试：对整个系统进行测试，包括性能、功能、兼容性等方面的测试。
4. 验收测试：模拟用户使用场景，对软件进行测试，以验证其是否满足用户需求。
四、软件测试技术进步近年来，随着人工智能、大数据等技术的发展，软件测试技术也取得了显著的进步。
主要表现在以下几个方面：1. 自动化测试：通过自动化工具进行软件测试，提高测试效率，降低人工成本。
2. 智能测试：利用人工智能技术进行智能化的软件测试，如通过机器学习算法对软件缺陷进行预测和分类。
3. 性能测试：通过大数据技术对软件的性能进行深入分析和优化，提高软件的性能和稳定性。
4. 安全测试：针对软件的安全性进行深入测试，发现潜在的安全隐患并进行修复。
五、未来发展趋势未来，软件测试将朝着以下几个方向发展：1. 持续测试：将测试与开发紧密结合，实现持续集成、持续交付和持续测试的紧密循环。
计算机软件中安全漏洞检测技术研究
计算机软件中安全漏洞检测技术研究随着计算机技术的发展，计算机软件已经成为我们日常生活、工业生产以及国家安全的重要组成部分。
然而，在软件开发的过程中，难免会存在安全漏洞，这些漏洞将会是黑客攻击的突破口，给软件的用户和维护者带来了巨大的风险。
因此，计算机软件中安全漏洞检测技术研究非常重要。
安全漏洞检测技术是指通过对软件进行安全扫描和分析，识别和利用软件中存在的漏洞，从而判断出软件中存在的安全威胁。
目前，计算机软件中安全漏洞检测技术主要分为两类：静态分析和动态分析。
静态分析是指在软件编译、构建或发布之前对其源代码或目标代码进行扫描和分析的过程。
静态分析技术可以快速、准确、全面地发现软件中存在的漏洞，对于软件的维护者和开发者来说是非常有价值的。
常见的静态分析技术包括静态代码扫描、符号执行和模型检测。
静态代码扫描是指在无需运行代码的情况下，对源代码中的语法和代码结构进行扫描，从而识别和发现代码中存在的逻辑漏洞和安全漏洞。
静态代码扫描技术的优点是可以快速，全面地发现软件中的漏洞，并且可以针对不同的漏洞类型使用不同的分析方法。
然而，静态代码扫描也存在一些缺点，比如无法识别和检测软件中的隐蔽漏洞，还需要进行大量的手动分析和验证。
符号执行是指对程序的所有可能的输入进行符号化分析和执行，以发现程序中存在的漏洞。
符号执行可以穷尽所有代码的路径，并生成所有可能的输入序列，以检测代码中存在的安全漏洞。
符号执行技术的主要优点是可以高效、准确地检测出软件中存在的漏洞，但也存在着生成路径爆炸和路径约束处理等问题。
模型检测是一种使用数学方法来检测和分析代码中的漏洞的技术。
模型检测技术可以将软件系统转化为状态转换图或有限状态自动机等形式，从而在离散状态空间中自动识别软件中存在的漏洞。
模型检测技术的主要优点是可以自动产生针对软件的解决方案，并且可以在早期检测出软件中存在的漏洞，减少后期维护的成本。
动态分析是指通过运行软件并检查其行为和输出，来识别和发现软件中存在的漏洞。
软件缺陷检测与诊断技术研究及优化
软件缺陷检测与诊断技术研究及优化软件缺陷是在软件开发过程中常见的问题，它们可能会导致系统不稳定、功能失效或性能下降等一系列严重后果。
因此，软件缺陷检测与诊断技术的研究与优化至关重要。
软件缺陷检测与诊断技术主要有两个方面的内容，分别是缺陷检测和缺陷诊断。
缺陷检测是指通过对软件进行分析和测试，发现潜在的缺陷，并对其进行定位和修复的过程。
而缺陷诊断则是在检测到缺陷后，通过分析软件的执行过程、错误信息等，找出导致缺陷发生的原因，并为开发人员提供解决方案。
在过去的几十年里，研究人员们提出了许多软件缺陷检测与诊断技术，包括静态分析、动态分析、符号执行、模型检测等等。
静态分析是通过对源代码、中间代码或二进制代码进行分析，以发现可能存在的缺陷。
它的优点是能够对整个代码库进行全面的扫描，并且不需要实际运行代码。
但是，由于代码的复杂性和规模的增加，静态分析往往需要大量的时间和计算资源。
与之相对的是动态分析技术，它是通过运行软件并监控其执行行为，以检测缺陷。
动态分析可以更加准确地模拟真实的运行环境，能够检测出一些静态分析技术无法发现的缺陷。
然而，动态分析也存在着测试覆盖率不高和测试用例设计不完善的问题，导致可能会漏掉一些缺陷。
符号执行是一种通过对程序路径进行符号执行和约束求解，自动生成可以导致缺陷发生的输入数据的技术。
它可以帮助开发人员发现难以触发的缺陷，但由于路径爆炸的问题，符号执行的效率往往较低。
最后，模型检测技术是通过定义系统的规范模型，并运用数学推理和搜索算法来发现缺陷。
模型检测技术可以在一定程度上发现系统中的潜在问题，但需要用户提供系统的精确规约和属性描述，否则可能会出现漏报或误报的情况。
为了进一步提高软件缺陷检测与诊断技术的效率和效果，研究人员们提出了一系列优化方法和技术。
其中一个重要的优化方向是利用机器学习和人工智能技术来改进缺陷检测和诊断的准确性和速度。
通过训练机器学习模型，可以根据历史数据和模式来预测和检测缺陷。
软件缺陷检测与修复技术综述
软件缺陷检测与修复技术综述1. 概述现代软件通常非常复杂，由数百万甚至数十亿行代码编写而成。
在这种情况下，软件缺陷检测和修复对于保证软件质量和可靠性至关重要。
本文将讨论不同种类的软件缺陷检测和修复技术。
2. 静态分析工具静态分析工具在不运行程序的情况下检查其源代码。
这种方法可以提供全面的代码覆盖率，但也容易产生误报和漏报。
经验表明，静态分析工具通常适合用于发现空指针引用、未定义的变量、类型错误、内存泄漏、并发问题等缺陷。
常见的静态分析工具包括 Coverity、CodeSonar、Fortify、PVS-Studio 等。
3. 动态分析工具动态分析工具在程序运行时检测缺陷。
与静态分析工具不同，它们无法提供代码的全面覆盖。
然而，它们可以轻松检测到问题，例如内存泄漏、访问无效的内存块、死锁等严重漏洞。
常见的动态分析工具包括 Valgrind、AddressSanitizer、UBSan 等。
4. Fuzz TestingFuzz 测试通过采用随机输入和观察程序的行为来检测缺陷。
这种测试方法对于发现输入格式错误或者处理异常情况的代码段非常有用。
Fuzzing 可以通过代码覆盖率来评估测试的效果。
常见的Fuzz 测试工具包括 AFL、Peach、American Fuzzy Lop 等。
5. 运行时错误检测运行时错误检测是一种检测和修复程序中逻辑和语义错误的方法。
它基于代码中的断言或错误检测机制，并在程序执行期间发生问题时向开发人员发出警告、记录日志或中断程序。
常见的运行时错误检测工具包括断言、Log4J、Java 断点调试等。
6. 自动修复自动化缺陷修复是指在不人工参与的情况下，通过机器学习、规则引擎或其他技术自动检测和修复代码中的缺陷。
自动修复可以提高代码的可靠性和可维护性，并降低缺陷修复的时间和成本。
常见的自动修复工具包括模式匹配、程序合成、程序切片等技术。
7. 结论本文介绍了多种软件缺陷检测和修复技术。
缺陷检测的发展现状
缺陷检测的发展现状缺陷检测是软件开发过程中的重要环节之一，旨在发现和修复软件中的缺陷和漏洞。
随着技术的不断进步，缺陷检测工具和方法也在不断发展与完善。
传统的缺陷检测方法主要基于人工检测，这种方法存在效率低、易忽略和难以覆盖全面的问题。
因此，自动化缺陷检测方法的发展得到了广泛关注。
自动化缺陷检测通过利用各种静态和动态分析技术，能够自动发现软件中的潜在缺陷。
在静态分析方面，静态分析器是一种常用的自动化工具，能够在不运行程序的情况下检测软件中的缺陷。
静态分析器通过对源代码进行分析，检测代码中的语法错误、逻辑错误和潜在的安全漏洞。
目前，静态分析已经取得了一定的成果，在一些语言和系统领域得到广泛应用。
动态分析是另一种常用的自动化缺陷检测方法。
与静态分析不同，动态分析需要运行测试用例或者实际的用户交互，通过观察程序的执行过程来检测缺陷。
动态分析方法包括模糊测试、符号执行和模型检验等。
在这些方法中，模糊测试是一种常用的技术，通过随机或者半随机的测试用例生成方法，来发现软件中的漏洞和异常情况。
近年来，机器学习和人工智能技术的发展也为缺陷检测提供了新的思路和方法。
机器学习技术可以通过分析大量的软件数据，自动学习和发现软件中的缺陷模式。
人工智能技术如深度学习和强化学习可以通过构建复杂的模型，帮助自动检测和修复软件中的缺陷。
除了技术方面的进展，缺陷检测在实践中也面临着一些挑战和问题。
首先，软件系统越来越复杂，导致缺陷检测变得更加困难。
其次，缺陷检测仍然存在较高的误报和漏报率，需要更加精确和有效的算法和技术来提高准确性。
此外，缺陷检测也需要与软件开发过程的其他环节相结合，形成闭环的质量保障体系。
综上所述，缺陷检测是软件开发过程中不可或缺的环节，自动化缺陷检测技术的发展为提高检测效率和准确性揭开了新的局面。
随着技术的不断进步和实践的不断积累，我们相信在未来的发展中，缺陷检测将变得更加智能化和自动化。
软件缺陷检测与修复技术研究
软件缺陷检测与修复技术研究在现代社会中，软件应用程序扮演着越来越重要的角色。
从个人计算机到智能手机、汽车控制系统和医疗设备，软件正在越来越多地用于控制各种各样的设备。
随着软件的使用越来越广泛，软件质量问题也变得越来越重要。
恶意软件和软件漏洞的爆发已经成为一个重要的社会安全问题，因此软件缺陷检测和修复技术的研究已变得越来越重要。
本文将介绍一些软件缺陷检测和修复技术的基本原理、现状和未来发展方向。
1. 软件缺陷检测的基本原理软件缺陷检测是指在软件开发过程中或软件发布后发现和纠正软件缺陷的一系列技术。
软件缺陷通常指软件程序中存在的错误、漏洞或其他类型的问题，这些问题可能会导致软件程序的崩溃、性能下降、不正确的行为或安全漏洞等问题。
软件缺陷检测通常分为静态检测和动态检测两种类型。
静态检测是指在编译过程中或源代码级别检测软件程序的缺陷。
静态检测技术通常采用一些静态分析工具来检查代码中的常见错误模式，如越界、空指针、内存泄漏等。
这种技术检测出来的错误通常没有运行时环境限制，且对程序运行时的性能或开销影响较小。
动态检测是指在程序运行时检测并纠正软件缺陷。
动态检测技术通常采用了一些测试用例或其他形式的输入数据来执行软件程序，以检查是否存在潜在的缺陷。
这种技术可以检测一些静态检测无法发掘到的问题，例如在特定的输入下出现的错误情况。
2.软件缺陷修复的基本原理在软件开发周期内或软件发布后，存在一些缺陷无法通过静态或动态检测方法修复。
为了解决这些问题，软件缺陷修复技术就被应用到开发过程或总体系统中。
软件修复技术可以分为两种：手动修复和自动修复。
手动修复是指开发人员手动修复缺陷，自动修复则是指自动或半自动算法生成代码补丁，从而修复软件缺陷。
自动修复方法可以减轻开发者的负担，提高软件质量，并且可以降低出现新错误的风险。
自动修复技术通常分为基于搜索的方法和基于学习的方法。
基于搜索的方法通过搜索可能的修复方案来修复缺陷。
搜索过程通常有两个方面的挑战：首先，获取可以测试的程序执行路径；其次，需要相应的搜索算法在众多可能的修复中选择最好的一种方案。
软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述
软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述孙晓婷2012111217摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。
安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。
本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。
设计和实现了一个可扩展的源代码静态分析工具平台，并通过实验表明，相对于单个工具的检测结果而言，该平台明显降低了漏报率和误报率。
关键字：源代码；安全缺陷；静态检测工具；缺陷描述Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers.design.Key words: source code; safety defects; static test tools; statistical analysis; defectives description 1引言：近年来,随着软件事业的发展,人们逐渐的认识到,想要开发出高质量的软件产品,必须对软件的开发过程进行改善。
研究表明,相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。
软件开发过程中引入的大量缺陷,是产生软件漏洞的重要原因之一。
软件源代码安全性缺陷排除是软件过程改进的一项重要措施。
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软件安全缺陷检测技术最新研究进展综述Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers.design.摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。
安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。
本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。
1、基于XML的软件安全检测[1]软件静态检测是从软件代码和结构中找出安全缺陷的重要手段。
从安全规则的角度，提出了基于XML（eXtensible Markup Language）中间模型的静态检测方法。
该方法将C/C++源代码解释为XML中间模型，将安全规则转化为缺陷模式，利用Xquery 查询表达式对软件安全缺陷进行定位。
基于该方法的原型系统检验结果表明：该方法能够有效地检测出违反安全规则的软件缺陷，并具有安全规则可定制的特点。
航天型号软件等安全关键（Safety-Critical）软件中广泛使用的C/C++语言并不是一种安全编程语言，一个重要的原因在于其标准中存在大量未定义行为和不安全用法，使用不当将产生严重的安全隐患。
当前，避免这些安全隐患的通常做法是制定针对C/C++语言编程的安全子集，在编写代码阶段加以限制和规范。
同时，研究开发代码静态检测工具，通过对源代码的分析自动检测安全隐患，既能提高检测效率，也可降低检测成本。
目前，国外在C/C++语言安全子集和代码静态检测方面已进行了大量的研究，定义了许多有代表性的安全子集，并设计了基于安全子集的代码静态检测工具，应用在航空、医疗以及运输[2] 等安全关键领域。
例如：MISRA（Motor Industry Software Reliability Association）C/C++[3]是欧洲汽车工业软件可靠性联合会针对C/C++语言所制定的安全子集。
但是，代码静态检测工具的发展却不尽如人意，例如，ITS4、Split[4-6]等代码检测工具误报率较高，且无法实现规则定制；国内相关领域研究人员在嵌入式C语言安全子集研究上也有突破性进展，例如，《GJB 5369-2005 航天型号软件C 语言安全子集》就是其中的代表，但长久以来一直缺少支持此安全子集的代码静态检测工具。
对航天型号软件安全性标准《GJB 5369-2005 航天型号软件C语言安全子集》进行了深入研究，提出了相应的代码静态检测方法。
通过对源代码进行语法制导的解析，利用XML（eXtensible Markup Language）在数据存储和数据交换中的优势，将源代码转化成XML中间模型。
把安全子集中的每一条规则抽象为缺陷模式，使用Xquery 查询语言将缺陷模式转换成Xquery 表达式，利用Xquery 表达式查询和定位XML 中间模型中与缺陷模式匹配的节点，通过缺陷重定向机制完成缺陷从XML 中间模型到源文件中的精确定位。
基于此方法开发的自动化检测工具CSV的实验表明，该方法能够有效地检测出违反安全子集的所有软件缺陷。
通过系统提供的规则定制接口，也实现了安全规则的自由配置与扩展，增强了系统的实用性。
2、软件安全性测试方法研究[2]安全性是软件质量的一个重要属性。
传统上国内学者较多关注软件的失效安全性，即软件运行不引起系统事故的能力，强调的是一类安全关键软件的安全性失效可能造成重大人员伤亡、财产损失、环境污染等危险事故。
对失效安全性的度量主要有建立在可靠性理论基础上的安全度、失效度、平均事故间隔时间、软件事故率等。
对于失效安全性测试，常用的测试方法目前有基于故障树的测试和基于最小割集的测试。
对保密安全性，ISO9126质量模型将其定义为与防止对程序和数据进行非法存取的预防能力有关的质量属性。
软件安全性是软件在受到恶意攻击时仍提供所需功能的能力。
对于保密安全性测试，目前主要有代码走读与审查、静态分析、形式化方法、故障注入、基于模型的测试、基于属性的测试、语法测试、模糊测试等测试方法。
本文将重点关注安全性测试的主要方法、技术及工具。
2.1 软件测试方法软件测试方法研究以最少的测试数据来测试出程序中更多的潜在错误，如何测试得彻底，如何设计测试数据是测试的关键技术。
从是否需要运行被测软件的角度，可分为静态测试和动态测试；从是否针对系统的内部结构和具体实现算法的角度来看，可分为白盒测试和黑盒测试。
2.1.1 静态测试静态测试在对软件代码进行分析、检查和测试时不实际运行被测试的程序，同时这种测试方法还可以用于对各种软件文档进行测试。
例如对需求文档的验证和确认，系统设计文档的检查以及程序代码的检查。
2.1.2 动态测试动态测试就是通过运行软件来检验软件的动态行为和运行结果的正确性。
动态测试的主要特征是计算机必须真正运行被测试的程序，通过输入测试数据，对其运行情况进行分析。
2.1.3 黑盒测试（功能测试）在黑盒测试或功能测试中，测试条件主要是基于程序或者系统的功能,测试人员不需要了解程序是如何运作，只是关注程序的功能是否与规格说明书所描述的一致。
2.1.4 白盒测试（结构测试）在此项测试中，测试条件是基于程序逻辑，测试人员查看程序或者系统的内部机构。
测试人员需要了解内部程序结构和逻辑，关注生产出来的代码，而不需理会其功能是否与说明书上的功能相同。
3、软件安全建模[3]为有效表示和检测软件中存在的安全缺陷和隐患, 提出了一种软件安全建模与检测技术层次融合安全建模与检测技术。
该技术采用多点建模技术, 通过结合抽象建模、应用建模和数据建模等机制来实现对安全特征的描述。
此外该技术利用表示层、应用层等不同抽象层次的建模信息, 通过自动机与模型合成技术来构建安全特征模型。
最后结合基于应用切片技术对软件中的安全缺陷与隐患进行检测。
该技术克服了常规安全建模与检测中存在的缺点, 可以有效表示和检测各种安全特征, 提高了安全模型的表达力、复用性和适用性, 降低了安全检测的复杂度。
软件安全问题随着Inte rnet的飞速发展越来越引起人们的关注。
多数软件安全问题来源于软件自身, 有的问题是由于软件安全功能不够完善, 或多或少存在着不安全的设计,有的问题则是人为蓄意设计的安全漏洞。
软件安全检测技术的主要作用就是检测、分析软件或软件设计中存在的这些安全问题, 从而指导软件进行安全性能改善。
在安全检测的过程中需要解决两个问题: ①软件安全缺陷与隐患的表示即软件安全建模②软件安全缺陷与隐患的检测即基于该建模技术的安全检测。
3.1、安全建模软件安全建模的主要目的是为了表示软件中存在的安全缺陷与隐患即软件安全特征。
在安全建模中需要解决安全特征模型的复用性、适用性及表达力等几个方面的问题, 在这些方面常规模型存在模型复用性低、适用范围小和表达力差的缺点。
为了有效解决这些问题与缺点, 这里提出层次融合建模技术, 该建模技术的基本思想是建立多抽象层次、多组成成分的安全模型来表示软件安全特征。
在安全建模中, 首先把安全模型分成三个不同的组成部分: 抽象模型m、面向应用的模型m’和数据模型m’’。
这三种模型对应不同抽象层次的安全特征, 其中抽象模型m 为通用模型; m’为面向应用的模型, m’与m 存在关系: m’→ m, m 与m’为1:n关系, m’是针对不同的环境而设计的; 除了上述两种模型还有一种数据安全模型m’’, 它直接反映数据或变量的约束和条件。
通过三种不同模型的结合可以表示各类安全特征, 这样就克服了常规安全模型表达力不足的缺点。
此外为了提高模型的复用性与适用性, 该建模技术把模型分割成三个层次进行构建(图1), 即应用层、抽象层、表示层。
其中assml( Abstract Sub Security Model) 表示抽象安全模型m, 主要针对软件需求等前期开发阶段而设计的, 此模型不含应用相关的信息, 用于较高层次安全特征的表示与检测, 属于抽象层。
由于抽象层独立于应用, 它具有较强的复用性, 这是该模型与其它技术的主要区别之一。
为了增加模型的应用范围和可扩性在建模中又引入了应用层, 在应用层中包括cssml( Concrete Sub Security Model) 和dssml( Data Sub Security Model)。
其中cssm l用来表示面向应用的安全模型m’ , 它与抽象安全模型相反, 是针对不同的应用而设计, 用于表示或检测较低层次安全特征, 它是抽象安全模型assm l的实例, 它主要用在详细设计和编码阶段。
dssm l表示数据安全模型m’’ , 它主要针对编码阶段中的数据或逻辑安全特征而设计, 它所反映的问题一般是最低级的数据或逻辑问题。
最底层的sm l ( Security Model) 表示安全模型的模式说明, 它是一种全局安全模型, 用于说明各个模型之间的关系和关键状态, sm l属于表示层。
图1 安全模型的层次3.2、基于模型的安检及关键技术在安全模型建立后, 接着要进行软件安全性检测与分析。
安全检测所面临的一个重要问题是如何对程序进行精简减小安全检测的范围与路径。
4、一种创新的计算机入侵检测技术[4]计算机安全的目标是保证信息系统的保密性、完整性和可用性. 计算机安全十分复杂,由于配置错误和软件缺陷的原因,使得从底层操作系统到上层应用程序,从通信基础设施到网络应用服务,从系统配置管理到用户操作都有可能存在各种安全隐患. 配置错误,即没有正确定义访问控制规则,使入侵者有机可乘,这种错误通常由供应商和系统管理员产生. 软件缺陷,即软件编程中出现的错误. 软件缺陷有两种,一种是基本软件缺陷,即与安全有关的软件错误;另一种是任何与安全无关的程序中存在的软件缺陷,它可能会影响到系统的安全性. 配置和软件错误造成了不断有系统和应用软件漏洞被发现,不断有攻击被报道,供应商推出的新版本和补丁不断又带入新的漏洞,形成了恶性循环. 尽管广泛应用了各种安全技术和产品,如强有力的识别/ 验证系统、更好的访问控制工具、改进了的防火墙和密码系统等,仍然会遭到入侵者的攻击. 因此我们不得不承认,现有安全系统是不完备的,需要进一步引入入侵检测技术. 入侵检测不能阻止入侵者通过安全漏洞进行的攻击,但它能够事先寻找漏洞,并且在非法入侵者攻击系统时,能及时将它们捕获,引入入侵检测技术是目前保证计算机安全的必要手段. 5、软件安全缺陷自动测试[5]随着现代化网络信息系统的发展，以软件系统为核心的计算机应用已经渗透到各行各业，在工业、农业、国防和人们的日常生活中起着越来越重要的作用。