加州大学钱志云:那些计算机应用领域的脑洞是怎么产生的
原文标题为《如何在计算机应用领域寻找研究想法?》 多年以来,我指导并与十几位博士生合作,在这个过程中… Continue reading
原文标题为《如何在计算机应用领域寻找研究想法?》 多年以来,我指导并与十几位博士生合作,在这个过程中… Continue reading
论文题目:Talking with Familiar Strangers: An Empirical… Continue reading
文/ 沈凯文 清华大学 一、引言 作为互联网上部署、应用最广泛的基础通信服务,电子邮件服务在企业和个… Continue reading
前不久,明尼苏达大学卢康杰教授的研究团队针对Linux操作系统审核流程的研究事件,在安全业界掀起轩然… Continue reading
6月5~6日,网络安全研究国际学术论坛(InForSec)在中科院计算所成功举办了2021年网络空间… Continue reading
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文/陆超逸 刘保君 段海新(清华大学-奇安信集团联合研究中心) 摘要:近期美国司法部查封了伊朗的… Continue reading
内容分发网络(CDN)本来是当前防范拒绝服务攻击的最佳实践,然而攻击者可以利用当前CDN设计和实现中的漏洞把它变成威力巨大的分布式拒绝服务攻击(DDoS)武器,可以用它来攻击任意的网站,甚至攻击CDN平台自身。这是一种流量放大类型的攻击,其放大倍数远远超过NTP、DNS等反射攻击。 Continue reading
模糊测试工具会维护一个seed pool,每次工具从seed pool中选出一个种子文件,对它进行Rt次变异过程。在每次变异过程中,工具选用Ro个变异操作对种子文件进行修改,最终得到Rt个测试用例。然后工具使用Rt个测试用例去测试目标程序,如果用例触发了程序的异常行为,就认为该用例为interesting test case,并将该用例保存到seed pool中,作为后续变异的种子文件。如果用例触发了新的执行路径,许多工具也会认为这一用例是interesting test case并保存到本地seed pool中。 Continue reading
模糊测试(Fuzzing),作为一种有效的漏洞检测技术,被广泛应用于各类软件的安全测试中。现有的基于变异的模糊测试工具,在测试用例生成策略上依然具有较大的盲目性,无法针对目标文件格式和特定漏洞类型进行有效的变异。研究表明,AFL( American Fuzzy Lop, 当前最流行的模糊测试工具)在24小时的测试过程中,超过60%的变异操作集中在不会产生任何新代码路径的无效字节上。如何提升变异策略的有效性是模糊测试领域的热点研究问题。 Continue reading