面向大规模嵌入式设备固件的自动化分析方法

发布时间：2018-07-02 09:51

  本文选题：嵌入式设备固件 + 分类回归树　； 参考：《北京邮电大学学报》2017年S1期

【摘要】：设计了一种面向大规模嵌入式设备固件的自动化分析方法,该方法能够对固件进行自动化分析,提取其文件系统、操作系统、中央处理器指令架构等关键信息.针对固件解码成功的自动化判定难题,提出了一种基于分类回归树的固件解码状态检测算法,并选取收集的6 160个固件和固件自动化解码后得到的1 823个可反汇编二进制文件作为样本进行实验.实验结果表明,该算法相对其他分类器具有更好的分类效果,其分类准确率、召回率均在96%以上.
[Abstract]:An automatic analysis method of firmware for large-scale embedded devices is designed. This method can automatically analyze firmware and extract key information such as file system, operating system, central processor instruction architecture and so on. Aiming at the problem of automatic decision of firmware decoding successfully, a state detection algorithm of firmware decoding based on classifying regression tree is proposed. The collected 6,160 firmware and firmware automatically decoded 1823 disassemblable binary files as samples for experiment. The experimental results show that the algorithm has better classification effect than other classifiers, and its classification accuracy and recall rate are over 96%.
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所;中国科学院大学网络空间安全学院;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(U1636120) 国家重点研发计划项目(2016YFB0800202) 中国科学院国防科技创新基金项目面上基金项目(CXJJ-16M118) 工信部重点科研项目(JCKY2016602B001) 北京市科委重点课题(Z161100002616032)
【分类号】：TP368.1

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本文编号：2089735