二进制漏洞检测在程序安全领域有着重要的作用,为应对大规模的漏洞检测任务,越来越多的神经网络技术被应用到跨架构漏洞检测中,这些技术显著提高了漏洞检测的准确率,但是现有方法仍然面临提取到的信息单一、不能进行跨架构漏洞检测等问...二进制漏洞检测在程序安全领域有着重要的作用,为应对大规模的漏洞检测任务,越来越多的神经网络技术被应用到跨架构漏洞检测中,这些技术显著提高了漏洞检测的准确率,但是现有方法仍然面临提取到的信息单一、不能进行跨架构漏洞检测等问题。提出了一种融合语义与属性特征的跨架构漏洞检测方法。使用二进制函数的汇编代码和属性控制流图作为输入,提取基本块中所有汇编代码的语义信息,将基本块级的语义信息与属性特征信息进行特征融合,生成139维的基本块级向量表示,以此来更全面地表示函数的语义和属性信息。使用基于卷积神经网络的孪生网络模型生成函数级的嵌入向量,以此来提取不同基本块中不同空间层次结构的特征并减少神经网络的参数量,通过计算函数级嵌入向量的距离来判断待检测的两个二进制函数是否相似。在进行跨架构漏洞检测时,只需要输入二进制文件中的函数和已知漏洞函数的汇编代码和属性控制流图即可完成漏洞检测。实验结果表明,该方法检测的准确率为95.64%,AUC(area under curve)值为0.9969,与现有方法相比,准确率可以提升0.26~7.04个百分点,AUC可以提升0.11~1.59个百分点,在真实环境的漏洞检测中表现优异。展开更多
针对探针式土壤水分传感器插入土壤后因反馈点固定而需大量布点、成本高、破坏耕层等问题,该研究提出一种基于法布里-珀罗干涉近红外传感器的非接触式土壤墒情在线检测系统。系统硬件部分由机载自动检测装置、电气控制箱和北斗双天线实...针对探针式土壤水分传感器插入土壤后因反馈点固定而需大量布点、成本高、破坏耕层等问题,该研究提出一种基于法布里-珀罗干涉近红外传感器的非接触式土壤墒情在线检测系统。系统硬件部分由机载自动检测装置、电气控制箱和北斗双天线实时差分定位系统(Real Time Kinematic,RTK)组成。整套系统样机的试制包括:传感器的选型和模块设计封装、升降检测装置设计、传感器避障与采样点北斗定位、土壤含水量预测建模、软件中的二次开发和系统与润禾2ZBA-2型移栽机的集成等。田间试验结果表明:当移栽机以0.3m/s速度行进时,土壤水分传感器参比校准后进行土壤水分的测定,5 s内工控机上实时显示水分含量值,水分含量预测值与实测值的相对误差范围为0.18%~14.46%,平均相对误差7.77%,所测水分值结合北斗RTK系统测得的定位坐标生成土壤表层含水率分布图,为后续喷灌、滴灌等变量灌溉提供参考依据。展开更多
文摘二进制漏洞检测在程序安全领域有着重要的作用,为应对大规模的漏洞检测任务,越来越多的神经网络技术被应用到跨架构漏洞检测中,这些技术显著提高了漏洞检测的准确率,但是现有方法仍然面临提取到的信息单一、不能进行跨架构漏洞检测等问题。提出了一种融合语义与属性特征的跨架构漏洞检测方法。使用二进制函数的汇编代码和属性控制流图作为输入,提取基本块中所有汇编代码的语义信息,将基本块级的语义信息与属性特征信息进行特征融合,生成139维的基本块级向量表示,以此来更全面地表示函数的语义和属性信息。使用基于卷积神经网络的孪生网络模型生成函数级的嵌入向量,以此来提取不同基本块中不同空间层次结构的特征并减少神经网络的参数量,通过计算函数级嵌入向量的距离来判断待检测的两个二进制函数是否相似。在进行跨架构漏洞检测时,只需要输入二进制文件中的函数和已知漏洞函数的汇编代码和属性控制流图即可完成漏洞检测。实验结果表明,该方法检测的准确率为95.64%,AUC(area under curve)值为0.9969,与现有方法相比,准确率可以提升0.26~7.04个百分点,AUC可以提升0.11~1.59个百分点,在真实环境的漏洞检测中表现优异。
文摘针对探针式土壤水分传感器插入土壤后因反馈点固定而需大量布点、成本高、破坏耕层等问题,该研究提出一种基于法布里-珀罗干涉近红外传感器的非接触式土壤墒情在线检测系统。系统硬件部分由机载自动检测装置、电气控制箱和北斗双天线实时差分定位系统(Real Time Kinematic,RTK)组成。整套系统样机的试制包括:传感器的选型和模块设计封装、升降检测装置设计、传感器避障与采样点北斗定位、土壤含水量预测建模、软件中的二次开发和系统与润禾2ZBA-2型移栽机的集成等。田间试验结果表明:当移栽机以0.3m/s速度行进时,土壤水分传感器参比校准后进行土壤水分的测定,5 s内工控机上实时显示水分含量值,水分含量预测值与实测值的相对误差范围为0.18%~14.46%,平均相对误差7.77%,所测水分值结合北斗RTK系统测得的定位坐标生成土壤表层含水率分布图,为后续喷灌、滴灌等变量灌溉提供参考依据。
