一種基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法，該方法包括：通過代碼度量識別出程序中容易觸發(fā)缺陷的代碼塊集合并生成程序控制流圖(control?flow?graph，CFG)。初始化粒子群；測試路徑，計算曼哈頓適應(yīng)度函數(shù)值；根據(jù)CFG更新粒子的速度和位置；最終輸出易發(fā)生缺陷的代碼塊位置。以實現(xiàn)快速準確實時對云計算代碼漏洞缺陷多發(fā)區(qū)，熱點代碼的審計。
【專利說明】一種基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于云計算信息安全【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及路徑搜索、粒子群優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]云計算將IT相關(guān)的能力以服務(wù)的方式提供給用戶.允許用戶在不了解提供服務(wù)的技術(shù)、沒有相關(guān)知識以及設(shè)備操作能力的情況下，通過internet獲取需要服務(wù)。其本質(zhì)是將數(shù)據(jù)和程序放在云中，由專門的服務(wù)商進行加密和維護，用戶不再處理程序的維護、升級以及數(shù)據(jù)的存儲，代碼審計重心也由用戶電腦和服務(wù)器變?yōu)樵茢?shù)據(jù)中心。當前程序測試研究表明代碼安全缺陷聚集于熱點代碼，為了能夠盡可能多的發(fā)現(xiàn)漏洞缺陷，云計算代碼安全測試應(yīng)更關(guān)心熱點代碼的執(zhí)行情況。
[0003]粒子群算法(particle swarm optimization,PS0)是最近出現(xiàn)的一種模擬鳥群飛行的仿生算法，有著個體數(shù)目少、計算簡單、魯棒性好等優(yōu)點，在各類多維連續(xù)空間優(yōu)化問題上均取得非常好的效果。
[0004]綜上所述，利用PSO算法進行云計算代碼審計運行速度快，檢測準確率高，可滿足實時檢測熱點代碼漏洞的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明實施例提供的一種基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法，用以解決對云計算代碼漏洞缺陷多發(fā)區(qū)，熱點代碼的審計問題。
[0006]通過代碼度量識別出程序中容易觸發(fā)缺陷的代碼塊集合并生成CFG。初始化粒子群；測試路徑，計算適應(yīng)度函數(shù)值；更新粒子的速度和位置；最終輸出易發(fā)生缺陷的代碼塊位置。
[0007]本發(fā)明實施例可實現(xiàn)快速準確實時檢測熱點代碼漏洞位置。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0008]圖1為本發(fā)明實施例提供的方法流程圖；
【具體實施方式】
[0009]針對現(xiàn)有云計算代碼安全缺陷多聚集于熱點代碼等問題，本發(fā)明實施例利用PSO算法計算簡單、魯棒性好等優(yōu)勢提高運算速度，以實現(xiàn)快速準確實時檢測熱點代碼漏洞。
[0010]如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法包括下列步驟:
[0011]步驟101、通過代碼度量識別出程序中容易觸發(fā)缺陷的代碼塊集合
[0012]步驟102、生成 CFG;
[0013]步驟103、初始化粒子群；
[0014]步驟104、測試路徑，計算曼哈頓適應(yīng)度函數(shù)值；[0015]步驟105、判斷是否為全局最優(yōu)粒子gbest ；
[0016]步驟106、根據(jù)CFG更新粒子的速度和位置；
[0017]步驟107、輸出熱點代碼漏洞位置。
[0018]從上述實施例中可以看出:本發(fā)明實施例針對云計算代碼安全缺陷多聚集于熱點代碼，提出了基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速準確實時檢測熱點代碼漏洞。
[0019]顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于粒子群優(yōu)化的云計算代碼審計方法，其特征在于，該方法包括: 通過代碼度量識別出程序中容易觸發(fā)缺陷的代碼塊集合并生成程序控制流圖(control flow graph, CFG)。初始化粒子群；測試路徑,計算適應(yīng)度函數(shù)值；根據(jù)CFG更新粒子的速度和位置；最終輸出易發(fā)生缺陷的代碼塊位置。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成CFG的方法具體包括: CFG用四元組G= (N，E，Entry, Exit)表示，其中N是節(jié)點集合，每個節(jié)點是一個具有唯一出口和唯一入口的基本代碼塊，E是邊的集合，每條邊是一個有序節(jié)點對(Ni, Nj)，表示從Ni到Nj,可能存在控制轉(zhuǎn)移，Entry表示程序的入口節(jié)點，Exit表示出口節(jié)點。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在CFG上的熱點代碼最短路徑搜索的方法具體包括: 1)分支語句與熱點代碼之間的最短路徑搜索。對于程序執(zhí)行路徑r，在CFG上搜索條件路徑r。=!^，c2,...,CiIi e N}中的分支語句與熱點代碼h之間的最短路徑。 2)最短路徑的約束條件。從程序入口到熱點代碼的完整路徑W=Wtlci,Ci] U w[ci；h],由從程序入口到某分支語句的前段路徑％=?[、，Ci]和分支語句到熱點代碼的后段路徑ws=w[ci； h]兩段路徑組成。則通過符號執(zhí)行方法計算完整的路徑約束為Pw= % AR。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化粒子群的方法具體包括: 粒子的初速度設(shè)為O。每個個體局部極值Pbest的初值設(shè)為每個粒子自身。粒子的全局極值gbest初始值為第一代粒子群的最優(yōu)值。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述測試路徑，計算適應(yīng)度函數(shù)值方法具體包括: 適應(yīng)度函數(shù)值計算采用曼哈頓算法，F(xiàn)(X)=I / D(X),其中，D (X) =abs( (D—(x)-D。urrent W ) +^bS ( (Ddestination (y) —D


current

(y))+l。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)CFG更新粒子的速度和位置方法具體包括: 按照式1、式2更新粒子的速度和位置。
Vi (t+Ι) = ω ^Vi (t) + W (Pbest-Vi (t)) +c2*r2* Cgbest-Vi (t))(I) Xi (t+l)=Xi(t)+Vi (t+1)(2) 其中，Kt)是粒子的速度，Pbest為當前粒子的位置。(^和^為學(xué)習(xí)因子’^和巧為隨機數(shù)，ω為慣性系數(shù)。
【文檔編號】H04L29/08GK103699486SQ201310736882
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月25日
【發(fā)明者】謝康, 王立進, 張玲, 徐勤, 李偉, 李星, 仲鏡學(xué) 申請人:北京安碼科技有限公司