基于shellcode靜態(tài)特征的ROP攻擊檢測技術(shù)研究的中期報(bào)告

基于shellcode靜態(tài)特征的ROP攻擊檢測技術(shù)研究的中期報(bào)告一、研究背景ROP（Return-orientedprogramming）是一種利用已有程序中已存在代碼塊（稱為gadgets）來組合構(gòu)造攻擊代碼的技術(shù)，能夠繞過現(xiàn)代操作系統(tǒng)和硬件的安全機(jī)制，成為近年來主流的攻擊方式之一。但是，在ROP攻擊中，攻擊者需要尋找并組合構(gòu)造可用的gadgets，同時(shí)需要破解ASLR（AddressSpaceLayoutRandomization）等防御機(jī)制，難度較高。因此，近年來出現(xiàn)了一些新的ROP攻擊技術(shù)，如基于JOP（Jump-orientedprogramming）和SROP（Sigreturn-orientedprogramming）等。針對(duì)ROP攻擊這一問題，當(dāng)前研究主要集中在基于動(dòng)態(tài)行為的檢測方法，如監(jiān)控程序執(zhí)行過程中的異常行為或檢測程序執(zhí)行時(shí)的內(nèi)存訪問行為等。然而，這些方法雖然在實(shí)踐中得到了廣泛應(yīng)用，但是受到攻擊者技術(shù)的影響，檢測效果往往不盡如人意。另一方面，由于攻擊者需要尋找可用的gadgets用于ROP攻擊，因此gadgets的構(gòu)成和使用是ROP攻擊的關(guān)鍵部分。近年來，研究人員發(fā)現(xiàn)，shellcode中的匯編指令在格式上和所謂的gadgets非常相似，這為檢測ROP攻擊提供了一個(gè)新的思路：通過分析shellcode中的指令特征來檢測可能用于ROP攻擊的gadgets。二、研究目的與意義本研究旨在基于shellcode靜態(tài)特征開展ROP攻擊檢測研究，具體目標(biāo)包括：1.分析shellcode中的指令特征，構(gòu)建針對(duì)gadgets的檢測模型；2.實(shí)現(xiàn)基于指令特征的ROP攻擊檢測工具，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估；3.探索并應(yīng)用本方法于實(shí)際場景中，為安全系統(tǒng)提供有效的ROP攻擊防護(hù)手段。本研究的意義在于，能夠彌補(bǔ)目前基于動(dòng)態(tài)行為檢測方法的不足，提供一種潛在的新型ROP攻擊檢測手段，并在實(shí)現(xiàn)中應(yīng)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為安全領(lǐng)域的自動(dòng)化檢測和防御提供新的思路和方法。三、研究內(nèi)容及進(jìn)展1.研究內(nèi)容（1）shellcode和gadgets特征分析：對(duì)shellcode和gadgets進(jìn)行特征分析，主要涉及語法、指令序列、操作數(shù)等方面。（2）機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇：篩選適合于本研究的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并進(jìn)行基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用案例的學(xué)習(xí)。（3）gadgets檢測模型構(gòu)建：利用選定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建gadgets檢測模型。（4）靜態(tài)分析工具開發(fā)：開發(fā)針對(duì)ELF文件的靜態(tài)分析工具，實(shí)現(xiàn)代碼抽取、特征提取等功能。（5）實(shí)驗(yàn)評(píng)估：通過公開的數(shù)據(jù)集和自行采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估，并通過ROC曲線等指標(biāo)進(jìn)行表述。2.研究進(jìn)展目前，我們已完成了對(duì)shellcode和gadgets特征的初步分析，篩選出了適合于本研究的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并搭建了基礎(chǔ)的靜態(tài)分析平臺(tái)，具體進(jìn)展如下：（1）shellcode和gadgets特征分析我們分析了不同類型的shellcode中的指令特征，同時(shí)研究了不同構(gòu)成的gadgets中常見的指令結(jié)構(gòu)和操作數(shù)模式。通過這一分析，我們確定了需要重點(diǎn)關(guān)注的指令和特征，為下一步的模型構(gòu)建提供了基礎(chǔ)。（2）機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇我們篩選出了適合于本研究的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并對(duì)其進(jìn)行了基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用案例的學(xué)習(xí)。目前，我們主要考慮使用決策樹、邏輯回歸和支持向量機(jī)等算法構(gòu)建gadgets檢測模型。（3）gadgets檢測模型構(gòu)建我們已基于選定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了gadgets檢測模型，通過對(duì)已有的樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測試，初步驗(yàn)證了模型的可行性。我們將進(jìn)一步完善模型的特征選擇和參數(shù)調(diào)整等方面。（4）靜態(tài)分析工具開發(fā)我們開發(fā)了針對(duì)ELF文件的靜態(tài)分析工具。該工具可對(duì)ELF文件進(jìn)行解析，并提取其中的指令、操作數(shù)等特征。目前，我們已基于該工具完成了針對(duì)gadgets的特征提取，并將特征轉(zhuǎn)化為模型可用的格式。（5）實(shí)驗(yàn)評(píng)估我們采集了一部分用于實(shí)驗(yàn)評(píng)估的數(shù)據(jù)，并將特征提取的結(jié)果整理成了標(biāo)準(zhǔn)格式。下一步，我們將運(yùn)用所選的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試，并通過ROC曲線等指標(biāo)對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估。四、下一步工作計(jì)劃接下來，我們的工作重心將放在如下方面：（1）完善模型的特征選擇和參數(shù)調(diào)整等方面，提高模型的檢測效果。（2）優(yōu)化靜態(tài)分析工具的函數(shù)處理和結(jié)構(gòu)化方法，提高工具的使用效率和可靠性。（3）進(jìn)一步