[发明专利]基于深度学习的控制流完整性检测方法在审
| 申请号： | 202010058919.1 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111274580A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 王湘奇;张吉良 | 申请（专利权）人： | 湖南第一师范学院 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410205 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的控制流完整性检测方法，包括获取训练程序及其可执行文件；反汇编可执行文件并构建粗粒度控制流图；监测程序的控制流并收集地址信息；构建训练程序的细粒度控制流图并切分得到训练数据；训练分类器得到控制流完整性检测分类器；获取待检测程序的地址信息；构建待检测程序的gadget链编码；采用控制流完整性检测分类器进行检测并完成待检测程序的控制流的完整性检测。本发明构建精确的控制流图，然后拆分控制流图用于神经网络训练，并在程序运行时实时获取分支信息，并通过神经网络模型进行检测；本发明能够较好的进行程序的控制流完整性检测，而且可靠性高、检测准确率高且实施方便。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 控制 完整性 检测 方法 | ||
【主权项】：
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