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网络匿名度量研究综述 被引量:7
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作者 赵蕙 王良民 +2 位作者 申屠浩 黄磊 倪晓铃 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期218-245,共28页
保护网络空间隐私的愿望推动了匿名通信系统的研究,使得用户可以在使用互联网服务时隐藏身份和通信关系等敏感信息,不同的匿名通信系统提供不同强度的匿名保护.如何量化和比较这些系统提供的匿名程度,从开始就是重要的研究主题,如今愈... 保护网络空间隐私的愿望推动了匿名通信系统的研究,使得用户可以在使用互联网服务时隐藏身份和通信关系等敏感信息,不同的匿名通信系统提供不同强度的匿名保护.如何量化和比较这些系统提供的匿名程度,从开始就是重要的研究主题,如今愈发得到更多关注,成为新的研究焦点,需要开展更多的研究和应用.匿名度量可以帮助用户了解匿名通信系统提供的保护级别,帮助开发者在设计和改进匿名通信系统时提供客观和科学的依据.给出了匿名度量研究的通用框架,包含匿名通信、匿名攻击和匿名度量这3部分及其相互关系.综述了匿名度量领域的研究工作,寻找其发展脉络和特点,按时间线回顾和归纳基于多种理论和方法的匿名度量标准,结合匿名通信攻击技术,对典型的度量方法各自的特点和相互关系进行梳理和比较,介绍度量研究新的进展,展望研究的下一步方向和发展趋势.分析表明,匿名度量有助于判断匿名通信系统是否提供了所承诺的匿名性.用于表达匿名程度的度量标准越来越多样,基于信息论的度量方法应用最为广泛,随着Tor等匿名通信系统的大规模部署,出现了基于统计数据针对真实系统和基础设施进行的匿名性评估.随着匿名技术的进一步发展,如何扩展度量标准应用于新出现的匿名技术、如何组合度量标准以适用于新的匿名系统,都是有应用前景的研究方向. 展开更多
关键词 网络匿名通信系统 匿名性 度量 匿名集
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区块链交易隐私保护技术综述 被引量:6
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作者 谢晴晴 杨念民 冯霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期2996-3007,共12页
区块链账本数据是公开透明的。一些攻击者可以通过分析账本数据来获取敏感信息,这对用户的交易隐私造成威胁。鉴于区块链交易隐私保护的重要性,首先分析产生交易隐私泄露的原因,并将交易隐私分为交易者身份隐私和交易数据隐私两类;其次... 区块链账本数据是公开透明的。一些攻击者可以通过分析账本数据来获取敏感信息,这对用户的交易隐私造成威胁。鉴于区块链交易隐私保护的重要性,首先分析产生交易隐私泄露的原因,并将交易隐私分为交易者身份隐私和交易数据隐私两类;其次,从这两种不同类型的隐私角度,阐述现有的面向区块链交易的隐私保护技术;接着,鉴于隐私保护和监管之间的矛盾性,介绍兼具监管的交易身份隐私保护方案;最后,总结和展望了区块链交易隐私保护技术未来的研究方向。 展开更多
关键词 区块链 交易隐私保护 身份隐私 交易数据隐私 交易监管
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基于形式化方法的区块链系统漏洞检测模型 被引量:3
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作者 陈锦富 冯乔伟 +2 位作者 蔡赛华 施登洲 Rexford Nii Ayitey SOSU 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4193-4217,共25页
随着区块链技术在各行各业的广泛应用,区块链系统的架构变得越来越复杂,这也增加了安全问题的数量.目前,在区块链系统中采用了模糊测试、符号执行等传统的漏洞检测方法,但这些技术无法有效检测出未知的漏洞.为了提高区块链系统的安全性... 随着区块链技术在各行各业的广泛应用,区块链系统的架构变得越来越复杂,这也增加了安全问题的数量.目前,在区块链系统中采用了模糊测试、符号执行等传统的漏洞检测方法,但这些技术无法有效检测出未知的漏洞.为了提高区块链系统的安全性,提出基于形式化方法的区块链系统漏洞检测模型VDMBS(vulnerability detection model for blockchain systems),所提模型综合系统迁移状态、安全规约和节点间信任关系等多种安全因素,同时提供基于业务流程执行语言BPEL(business process execution language)的漏洞模型构建方法.最后,用NuSMV在基于区块链的电子投票选举系统上验证所提出的漏洞检测模型的有效性,实验结果表明,与现有的5种形式化测试工具相比,所提出的VDMBS模型能够检测出更多的区块链系统业务逻辑漏洞和智能合约漏洞. 展开更多
关键词 区块链系统 安全因素 漏洞检测模型 形式化验证 BPEL流程
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一种聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法 被引量:2
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作者 张文 陈锦富 +2 位作者 蔡赛华 张翅 刘一松 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期3141-3161,共21页
作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但... 作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但忽略了种子所探索程序空间的分布情况,导致测试工作可能会陷入只对程序的某单一区域进行探测,造成测试资源的浪费.提出一种基于聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法Cluzz.首先,Cluzz结合种子执行路径覆盖的分布来分析种子在特征空间上的区别,使用聚类分析对种子在程序空间中的执行分布情况进行划分.然后,根据不同种子簇群的路径覆盖模式与聚类分析结果对种子进行优先级评估,探索稀有代码区域并优先调度评估得分较高的种子.其次,通过种子评估得分为种子分配能量,将突变得到的有趣输入保留并进行归类以更新种子簇群信息.Cluzz根据更新后的种子簇群重新评估种子,以确保测试过程中种子的有效性,从而在有限时间内探索更多的未知代码区域,提高被测程序的覆盖率.最后,将Cluzz实现在3个当前主流的模糊器上,并在8个流行的真实程序上进行大量测试工作.结果表明:Cluzz检测独特崩溃的平均数量是普通模糊器的1.7倍,在发现新边缘数量方面,平均优于基准模糊器22.15%.此外,通过与现有种子调度方法进行对比,Cluzz的综合表现要优于其他基准模糊器. 展开更多
关键词 模糊测试 软件安全 聚类分析 种子调度 能量分配
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