基于强化学习的Java反序列化漏洞检测系统及方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的Java反序列化漏洞检测系统及方法，包括：漏洞数据采集；构建序列化感知的代码属性图SCPG，挖掘潜在漏洞调用链；利用强化学习对模糊测试的种子调度过程进行建模，训练模糊决策模型；对待检测的JAVA文件进行静态分析，构建序列化感知的代码属性图SCPG并识别潜在漏洞调用链，使用模糊决策模型对潜在漏洞调用链进行验证，输出存在利用风险的反序列化漏洞调用链。本发明可以一定程度上解决传统JAVA反序列化漏洞调用链挖掘方法中人工开销大、精度不高的问题；并且相较于基于变量可控性分析的JAVA反序列化漏洞调用链自动挖掘方法，本发明可以通过模糊测试对挖掘得到的潜在漏洞调用链进行验证，使得实际应用领域更广、精度更高。
基本信息
专利标题 ：
基于强化学习的Java反序列化漏洞检测系统及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114462043A
申请号 ：
CN202111629096.4
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙小兵曹思聪刘维吴潇雪薄莉莉李斌欧阳瑜何彪李佳佳
申请人 ：
扬州大学;蚂蚁金服（杭州）网络技术有限公司
申请人地址 ：
江苏省扬州市大学南路88号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
张弛
优先权 ：
CN202111629096.4
主分类号 ：
G06F21/57
IPC分类号 ：
G06F21/57 G06F21/56 G06N3/04 G06N3/08 G06N7/02 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/57
确保或维持可信任的计算机平台，例如安全引导或断电、版本控制、系统软件检查、安全更新或评估漏洞
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/57
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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