Resumen

El análisis de taint dinámico es una técnica poderosa para rastrear el flujo de información sensible. Se han propuesto diferentes enfoques para acelerar este proceso de manera online u offline. Desafortunadamente, la mayoría de estos enfoques todavía presentan cuellos de botella de rendimiento y, por lo tanto, reducen la eficiencia analítica. Para abordar esta limitación, presentamos OFFDTAN, un nuevo enfoque de análisis de taint dinámico offline para binarios. OFFDTAN se puede describir en términos de cuatro etapas: adquisición dinámica de información, modelado de vulnerabilidades, análisis offline y análisis de retroceso. Primero registra información en tiempo de ejecución del programa y modela las vulnerabilidades de desbordamiento de búfer de pila y de salto controlado. Luego realiza análisis offline y análisis de retroceso para localizar las vulnerabilidades. Implementamos OFFDTAN sobre la base de la máquina virtual QEMU y la aplicamos a aplicaciones listas para usar. Para ilustrar cómo funciona nuestro enfo

• Materias:Cifrado de búsqueda Ataque criptográfico Seguridad en Internet
• Subjects:Search encryption Cryptographic attack Internet Security
• Palabras claves:Análisis dinámico de manchas; Análisis dinámico de manchas fuera de línea; Vulnerabilidades; Cuellos de botella en el rendimiento; OFFDTAN; Resultados experimentales
• Keywords:Dynamic taint analysis; Offline dynamic taint analysis; Vulnerabilities; Performance bottlenecks; OFFDTAN; Experimental results