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基于程序控制流的静态软件胎记算法研究

汇报人：

2024-01-26

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目录

引言

程序控制流基础

静态软件胎记算法原理

基于程序控制流的静态软件胎记算法设计

实验结果与分析

结论与展望

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引言

静态软件胎记算法的重要性

随着软件规模的扩大和复杂性的增加，软件维护和演化变得越来越困难。静态软件胎记算法能够提取程序的内在特征，为软件维护、演化、代码重用等提供有力支持。

程序控制流在软件胎记中的作用

程序控制流是程序执行过程中的重要特征，反映了程序的结构和行为。基于程序控制流的静态软件胎记算法能够更准确地刻画程序的本质特征，提高软件胎记的稳定性和可靠性。

国内外研究现状

目前，国内外学者已经提出了一系列基于程序控制流的静态软件胎记算法，如基于控制流图的算法、基于程序依赖图的算法等。这些算法在提取程序特征、识别相似代码等方面取得了一定的成果。

发展趋势

随着深度学习、自然语言处理等技术的不断发展，基于程序控制流的静态软件胎记算法将更加注重智能化、自动化和可解释性。未来，该领域的研究将更加注重跨语言、跨平台的软件胎记技术，以及基于软件胎记的代码搜索、推荐等应用场景。

研究目的

本研究旨在提高静态软件胎记算法的准确性和稳定性，为软件维护、演化、代码重用等提供有力支持。同时，本研究还将探索基于程序控制流的静态软件胎记算法在代码搜索、推荐等应用场景中的潜力。

研究方法

本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，通过文献综述和理论分析，梳理国内外相关研究成果和发展趋势；其次，设计并实现基于程序控制流的静态软件胎记算法，并通过实验验证其有效性和性能；最后，对实验结果进行分析和讨论，总结研究成果和不足之处，并提出未来研究方向。

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程序控制流基础

控制流图（ControlFlowGraph，CFG）是一种表示程序执行流程的有向图，其中节点表示程序的基本块，边表示控制流的转移。

控制流图可以用多种表示方法，如邻接矩阵、邻接表、边列表等。

在控制流图中，通常包含两种类型的节点：普通节点和特殊节点（如入口节点和出口节点）。

程序预处理、基本块划分、控制流边构建等。

构建控制流图的一般步骤包括

基于文本的分析算法、基于抽象语法树（AbstractSyntaxTree，AST）的构建算法等。

常见的控制流图构建算法有

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控制流图分析是静态程序分析的重要技术之一，可用于程序理解、程序优化、软件安全等领域。

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常见的控制流图分析技术包括：可达性分析、路径分析、循环分析、数据流分析等。

在控制流图分析中，通常需要结合其他程序分析技术，如符号执行、污点分析等。

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静态软件胎记算法原理

VS

静态软件胎记是指在程序源代码中，通过特定算法提取出的具有唯一性和稳定性的特征信息。这些信息在程序的不同版本或不同编译环境下保持不变，可用于程序的识别、溯源和版权保护等。

静态软件胎记分类

根据提取方式和特征性质的不同，静态软件胎记可分为文本型、结构型和语义型三类。其中，文本型胎记关注源代码的文本特征，如关键字、标识符等；结构型胎记关注程序的结构特征，如控制流、数据流等；语义型胎记则关注程序的语义特征，如函数调用关系、变量依赖关系等。

静态软件胎记定义

控制流图构建

控制流图（ControlFlowGraph,CFG）是表示程序执行流程的有向图，其中节点表示基本块，边表示控制流转移。通过编译技术或反编译技术，可将源代码或二进制代码转换为控制流图。

特征提取

在控制流图的基础上，可提取多种特征用于构建静态软件胎记。例如，可提取基本块的数量、类型、执行频率等统计特征；也可提取控制流图中的环路、强连通分量等结构特征；还可提取控制流图中的特定模式，如函数调用序列、异常处理结构等。

胎记生成

将提取的特征通过特定算法进行编码和压缩，生成具有唯一性和稳定性的静态软件胎记。常用的编码方式包括哈希编码、指纹编码等，压缩方式可采用无损压缩或有损压缩，以减小胎记的存储空间和提高匹配效率。

对于两个待匹配的静态软件胎记，可采用相似度计算算法评估它们之间的相似程度。常用的相似度计算算法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。根据具体应用场景和需求，可选择合适的相似度计算算法。

在相似度计算的基础上，需要设定一个合适的阈值来判断两个静态软件胎记是否匹配。阈值的设定需要考虑多种因素，如胎记的提取方式、特征性质、相似度计算算法的误差等。一般来说，可通过实验或经验来确定合适的阈值。

对于多个待匹配的静态软件胎记，可采用不同的匹配策略来提高匹配效率和准确性。例如，可采用分层匹配策略，先对粗粒度的特征进行匹配，再对细粒度的特征进行匹配；也可采用增量式匹配策略，在已有匹配结果的基础上，逐步增加新的待匹配对象进行匹配。

相似度计算

阈值设