李士群，王崑聲，經(jīng)小川，王瀟茵，巴 峰，梁光成

(中國航天系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院，北京 100000)

0 引 言

為應(yīng)對軟件逆向、破解等攻擊而造成的安全威脅，各種保護(hù)技術(shù)成了研究熱點(diǎn)。然而，如何對軟件保護(hù)的有效性進(jìn)行綜合評價(jià)，是研究者和軟件開發(fā)方在設(shè)計(jì)和選擇保護(hù)方案時(shí)十分關(guān)心的。科學(xué)客觀的評價(jià)結(jié)果能夠指導(dǎo)設(shè)計(jì)更為完善的保護(hù)方案，為保護(hù)方案的選擇提供決策支持。

現(xiàn)有的評價(jià)方法多是從一個(gè)角度進(jìn)行有效性評價(jià)，然而，科學(xué)的評價(jià)模型應(yīng)該對軟件保護(hù)和逆向進(jìn)行綜合考量。另外，保護(hù)方案往往會綜合使用多種保護(hù)技術(shù)，單純對某一種保護(hù)技術(shù)進(jìn)行評價(jià)分析也是當(dāng)前評價(jià)方法的局限之處。

文中對多保護(hù)技術(shù)綜合使用的保護(hù)方案進(jìn)行評價(jià)研究，在對軟件逆向和保護(hù)深入研究的基礎(chǔ)上建立了軟件保護(hù)有效性評價(jià)的綜合評價(jià)體系，選用模糊層次分析法建立了綜合評價(jià)模型，并結(jié)合實(shí)際案例對模型的實(shí)際效果進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 相關(guān)現(xiàn)狀

1.1 軟件攻防現(xiàn)狀

1.1.1 軟件攻擊現(xiàn)狀

當(dāng)前，軟件攻擊的目的通常是對程序逆向分析，進(jìn)而破除軟件的權(quán)限限制、竊取軟件思想或者在其中嵌入惡意代碼[1]。逆向分析是指從可執(zhí)行程序出發(fā)，推導(dǎo)出軟件產(chǎn)品設(shè)計(jì)原理的過程[2]。逆向分析可以分為文件獲取、反匯編、動靜態(tài)分析、軟件篡改五個(gè)子行為序列[3]。逆向分析模型如圖1所示。

圖1 軟件逆向過程

(1)文件獲?。簽閷?shí)現(xiàn)攻擊目的，攻擊者首先需要獲得攻擊的目標(biāo)程序。通常獲取的是二進(jìn)制可執(zhí)行文件。

(2)反匯編：獲取的二進(jìn)制可執(zhí)行文件難以分析，需要反匯編成相對容易理解的匯編程序，以便于后續(xù)分析。

(3)靜態(tài)分析：靜態(tài)分析是在程序不執(zhí)行的狀態(tài)下進(jìn)行逆向分析的分析技術(shù)。通過控制流分析、數(shù)據(jù)流分析等技術(shù)對軟件進(jìn)行分析，對程序代碼進(jìn)行結(jié)構(gòu)框架上的分析認(rèn)識。

(4)動態(tài)分析：動態(tài)分析是指通過動態(tài)調(diào)試對目標(biāo)程序進(jìn)行分析的技術(shù)。與靜態(tài)分析不同，動態(tài)分析是對目標(biāo)程序的執(zhí)行流程、執(zhí)行結(jié)果實(shí)時(shí)跟蹤，可以收集到更為詳盡和真實(shí)的信息。

(5)軟件篡改：在對目標(biāo)程序分析完成之后，攻擊者會將程序中的關(guān)鍵算法進(jìn)行篡改，實(shí)現(xiàn)權(quán)限破解或?yàn)榧核玫饶康摹?/p>

1.1.2 軟件保護(hù)現(xiàn)狀

為應(yīng)對逆向分析造成的安全威脅，一系列的保護(hù)技術(shù)先后被提出并得到發(fā)展。目前，主流的保護(hù)技術(shù)有軟件加密、軟件混淆、反調(diào)試和防篡改等。

(1)軟件加密是指將目標(biāo)程序加密，在運(yùn)行之前再解密還原的技術(shù)。軟件加密能夠使得目標(biāo)程序不能直接反匯編，提高攻擊者反匯編的難度。

(2)軟件混淆即通過對目標(biāo)程序進(jìn)行重新組織，使得處理后的程序與原來相比在功能上變化不大，但在語義上更難理解，對應(yīng)對動靜態(tài)分析都有很好的效果。

(3)反調(diào)試是應(yīng)對逆向分析進(jìn)行動態(tài)調(diào)試的技術(shù)，現(xiàn)普遍基于“檢測—響應(yīng)”機(jī)制。即檢測程序是否處于被調(diào)試狀態(tài)，然后做出相應(yīng)的響應(yīng)[4]。

(4)防篡改是防止攻擊者在破解程序關(guān)鍵思想之后對程序進(jìn)行惡意篡改的技術(shù)。防篡改也是基于“檢測—響應(yīng)”的機(jī)制[5]。

另外，綜合分析文獻(xiàn)[6-8]可以看出，在設(shè)計(jì)保護(hù)方案時(shí)，往往會將上述技術(shù)綜合使用以實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)技術(shù)優(yōu)勢互補(bǔ)，進(jìn)一步提高保護(hù)效果。

1.2 軟件保護(hù)有效性評價(jià)現(xiàn)狀

軟件保護(hù)有效性評價(jià)即度量目標(biāo)軟件在施加保護(hù)措施后其所能應(yīng)對逆向分析的能力?，F(xiàn)有的評價(jià)方法主要分為兩類：一是基于程序?qū)傩远攘康脑u價(jià)；二是基于逆向分析角度的評價(jià)。

1.2.1 基于程序?qū)傩远攘康脑u價(jià)

基于程序?qū)傩远攘康脑u價(jià)是指提取目標(biāo)程序的關(guān)鍵屬性為指標(biāo)，通過分析保護(hù)前后指標(biāo)的變化來度量保護(hù)方案的有效性。

Collberg等提出了強(qiáng)度、彈性、開銷和隱蔽性4項(xiàng)針對軟件混淆有效性的評價(jià)指標(biāo)[9]。Collberg的成果為代碼混淆有效性評價(jià)研究奠定了基礎(chǔ)，但沒有給出這些指標(biāo)具體的度量方法。

M.Dalla將語義變化和保護(hù)有效性聯(lián)系起來，提出比較混淆前后程序分析結(jié)果的不等性來描述軟件混淆的有效性[10]。但M.Dalla沒能指明語義的哪種變化對程序的理解難度有提高效果，因此這種評價(jià)方法尚不成熟。

趙玉潔等將逆向分析分為反匯編、控制流分析和數(shù)據(jù)流分析三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)；提取表征程序?qū)傩缘闹笜?biāo)：指令執(zhí)行率、控制流循環(huán)復(fù)雜度、扇入/扇出復(fù)雜度，通過保護(hù)前后指標(biāo)的變化評價(jià)軟件混淆的有效性[11]。該方法為軟件混淆有效性評價(jià)提供了進(jìn)步性思路，但局限于單一技術(shù)是該方法的不足之處。

1.2.2 基于逆向角度的評價(jià)

基于逆向角度的評價(jià)是指從逆向分析出發(fā)，根據(jù)逆向的成本或難度來度量保護(hù)方案的有效性。

M.Ceccato等通過對混淆后的程序進(jìn)行手動逆向?qū)嶒?yàn)，從實(shí)際逆向體驗(yàn)上驗(yàn)證混淆技術(shù)的有效性[12]。該研究分析了影響逆向分析的關(guān)鍵因素，對評價(jià)思路轉(zhuǎn)移到逆向角度具有很好的啟發(fā)意義。

Collberg等提出從攻擊建模角度對軟件保護(hù)方案進(jìn)行有效性評價(jià)的思路[13]。通過對逆向攻擊建立攻擊模型，提取逆向過程中的指標(biāo)來評價(jià)軟件保護(hù)的有效性，給有效性評價(jià)研究指引了新的方向。

王妮在Collberg的基礎(chǔ)上，建立了攻擊模型，并提出了攻擊成本的評價(jià)指標(biāo)[14]。建立的關(guān)鍵算法的逆向攻擊模型能夠描述整個(gè)逆向的先后過程、逆向狀態(tài)信息及狀態(tài)間轉(zhuǎn)換的條件要素。在評價(jià)指標(biāo)方面，將各逆向技術(shù)的攻擊成本進(jìn)行分級，并給每一等級賦予單位開銷值；通過逆向所需使用的技術(shù)來量化攻擊成本，繼而反映出保護(hù)有效性。該方法思路新穎，但逆向過程具有很高的靈活性，且逆向技術(shù)成本包括攻擊者的體智耗費(fèi)、機(jī)器損耗等難以量化的因素，因此，該方法的說服力還有待提高。

綜合上述評價(jià)研究，當(dāng)前軟件保護(hù)有效性評價(jià)思路主要存在以下兩方面的問題：

(1)現(xiàn)有評價(jià)方法多是針對軟件混淆技術(shù)的有效性進(jìn)行研究，其他如軟件加密、反調(diào)試、防篡改等主流保護(hù)技術(shù)的有效性評價(jià)研究很少。

(2)針對單一保護(hù)技術(shù)有效性進(jìn)行評價(jià)研究難以適用于當(dāng)前綜合多技術(shù)的保護(hù)方案，因此，現(xiàn)有評價(jià)研究的實(shí)用意義存在很大局限。

2 軟件保護(hù)有效性綜合評價(jià)指標(biāo)體系

軟件保護(hù)技術(shù)致力于提高逆向分析的難度。其中，軟件加密提高反匯編的難度；軟件混淆提高動靜態(tài)分析的難度；反調(diào)試提高動態(tài)調(diào)試的難度；防篡改提高在理解程序思想后進(jìn)行篡改的難度。因此，面向綜合多技術(shù)保護(hù)方案的有效性評價(jià)可以從保護(hù)方案的防反匯編能力、語義混淆能力、反調(diào)試能力和防篡改能力4個(gè)方面進(jìn)行研究?；诖?，提取如下指標(biāo)來度量多技術(shù)保護(hù)方案的保護(hù)有效性：

1.防反匯編能力。

(1)加密算法強(qiáng)度：是指加密后，密文數(shù)據(jù)本身的信息特征十分微弱，單純從密文出發(fā)解密出明文難以實(shí)現(xiàn)。

(2)加密算法多樣性：是指采用的加密算法種類是否多樣。多樣的加密算法能夠提高攻擊者逆向分析的知識需求量和工作量，從而增強(qiáng)保護(hù)的效果。

(3)密鑰隱蔽性：密鑰存放的越隱蔽越能提高攻擊者解密的難度，可從密鑰的存儲方式來評價(jià)密鑰的隱蔽性。

(4)密鑰強(qiáng)度：是指密鑰難以被破譯的程度，攻擊者可能使用窮舉法對密鑰進(jìn)行爆破，因此可以采用密鑰的長度來評價(jià)密鑰的強(qiáng)度。

(5)解密程序隱蔽性：目標(biāo)程序運(yùn)行之前需要解密，攻擊者往往會跟蹤分析解密程序來獲取目標(biāo)程序的明文，因此解密程序需要具有一定的隱蔽性。

(6)目標(biāo)程序隱蔽性：是指目標(biāo)程序加密之后是否能夠與其他數(shù)據(jù)混合并以分布的形式存儲，使得目標(biāo)程序具有一定的隱蔽性。

2.語義混淆能力。

(1)控制流循環(huán)復(fù)雜度：用控制流圖描述程序的控制流程，然后采用圖論的知識和計(jì)算方法來評估程序的執(zhí)行復(fù)雜度[15]。控制流圖中節(jié)點(diǎn)代表程序中的基本塊，邊代表程序中基本塊之間的跳轉(zhuǎn)?？刂屏餮h(huán)復(fù)雜度記為V(G)，其計(jì)算公式如下：

V(G)=e-n+2

(1)

其中，e表示邊的數(shù)量；n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

(2)數(shù)據(jù)流復(fù)雜度：數(shù)據(jù)流程越復(fù)雜，攻擊者逆向分析的難度越大，也即保護(hù)效果越好。Henry提出數(shù)據(jù)流復(fù)雜度度量方法，數(shù)據(jù)流復(fù)雜度記為DC，計(jì)算公式如下：

DC=(fan-in×fan-out)2

(2)

其中，fan-in為一個(gè)模塊輸入的數(shù)據(jù)流之和；fan-out為一個(gè)模塊輸出的數(shù)據(jù)流之和。

(3)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度：程序中有大量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用來保存重要的數(shù)據(jù)信息，是逆向分析過程中理解程序中關(guān)鍵數(shù)據(jù)的重點(diǎn)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度記為SC，計(jì)算公式如下：

SC=IN×D

(3)

其中，IN為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的條目數(shù)；D為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)深度。

(4)指令執(zhí)行率：程序中的假指令會對靜態(tài)分析造成干擾，從而提高靜態(tài)分析的難度。指令執(zhí)行率記為IE，計(jì)算公式如下：

IE=Id/Is

(4)

其中，Is為反匯編生成的指令條數(shù)；Id為實(shí)際執(zhí)行的指令條數(shù)。

3.反調(diào)試能力。

(1)技術(shù)豐富度：是指目標(biāo)程序中嵌入的檢測和響應(yīng)模塊所采用技術(shù)的多樣性。技術(shù)豐富度越高，就需要攻擊者有更多的反調(diào)試知識和經(jīng)驗(yàn)。

(2)模塊數(shù)量：是指檢測和響應(yīng)模塊的數(shù)量。數(shù)量越多，攻擊者去除反調(diào)試機(jī)制的工作量就會越大，逆向分析的成本也就越高。

(3)響應(yīng)強(qiáng)度：是指當(dāng)檢測到程序被調(diào)試之后響應(yīng)方式的強(qiáng)度，即程序強(qiáng)制退出、程序自毀和執(zhí)行假分支等方式所能起到的保護(hù)效果。

(4)模塊隱蔽性：是指檢測和響應(yīng)模塊與程序中其他模塊具有相似性，難以被攻擊者定位和識別。

(5)彈性：是指檢測模塊之間和響應(yīng)模塊之間的關(guān)聯(lián)度，即其中的部分模塊被發(fā)現(xiàn)并破壞后，整個(gè)反調(diào)試機(jī)制正常運(yùn)行所受影響的程度。

4.防篡改能力。

(1)技術(shù)豐富度：是指檢測和響應(yīng)模塊所采用技術(shù)的多樣性。技術(shù)豐富度越高，就需要攻擊者有更多的反防篡改技術(shù)的知識和經(jīng)驗(yàn)。

(2)模塊數(shù)量：是指檢測和響應(yīng)模塊的數(shù)量。數(shù)量越多，攻擊者去除防篡改機(jī)制的工作量就越大，逆向分析的成本也就越高。

(3)響應(yīng)機(jī)制強(qiáng)度：是指當(dāng)檢測到程序被篡改之后響應(yīng)方式的強(qiáng)度，即程序自修復(fù)、程序自毀等方式所能起到的保護(hù)效果。

(4)模塊隱蔽性：是指檢測和響應(yīng)模塊與程序中其他模塊具有相似性，難以被攻擊者定位和識別。

(5)彈性：是指檢測模塊之間和響應(yīng)模塊之間的關(guān)聯(lián)度，即其中的部分模塊被發(fā)現(xiàn)并破壞后，整個(gè)防篡改機(jī)制正常運(yùn)行所受影響的程度。

由于同是基于“檢測—響應(yīng)”機(jī)制，反調(diào)試和防篡改能力的評價(jià)指標(biāo)在名稱上相同，但評價(jià)內(nèi)容不同，因此不會造成評價(jià)指標(biāo)的冗余。

3 軟件保護(hù)有效性綜合評價(jià)模型

軟件保護(hù)有效性評價(jià)的指標(biāo)體系呈現(xiàn)出多層次、定性定量指標(biāo)共存，并且指標(biāo)具有模糊性的特點(diǎn)；文中采用模糊層次分析法對保護(hù)有效性進(jìn)行評價(jià)研究。采用層次分析法建立指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu)，判斷矩陣法確定指標(biāo)的權(quán)重；采用模糊綜合評價(jià)法建立評語集，確定隸屬度、構(gòu)造評價(jià)矩陣和模糊綜合評價(jià)。軟件保護(hù)有效性綜合評價(jià)模型如圖2所示。

圖2 綜合評價(jià)模型

3.1 保護(hù)有效性綜合評價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重

相對于有效性評價(jià)目標(biāo)，需要給各指標(biāo)分配不同的權(quán)重。確定指標(biāo)體系權(quán)重的步驟如下：

(1)建立指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu)。

軟件保護(hù)有效性綜合評價(jià)指標(biāo)體系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層，層次結(jié)構(gòu)如圖3所示。

(2)構(gòu)建比較判斷矩陣。

通過調(diào)查問卷的方式，由專家對同一目標(biāo)或準(zhǔn)則下的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行兩兩重要性比較評判，并采用1～9分制標(biāo)示重要度，從而構(gòu)建判斷矩陣。

對目標(biāo)A下準(zhǔn)則層的元素B1,B2,B3,B4，專家進(jìn)行兩兩重要性比較評判，構(gòu)造出判斷矩陣B：

(5)

同理，即可構(gòu)造出準(zhǔn)則B1,B2,B3,B4下指標(biāo)層的判斷矩陣C1,C2,C3,C4。

圖3 指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)

(3)求解單層指標(biāo)權(quán)重。

在目標(biāo)層A下，計(jì)算判斷矩陣B的最大特征根λmax和對應(yīng)的特征向量ω，特征向量ω的元素即為指標(biāo)B1,B2,B3,B4的權(quán)重。計(jì)算公式如下：

Bω=λmaxω

(6)

同理可得準(zhǔn)則B1,B2,B3,B4下各指標(biāo)的權(quán)重。

(4)一致性檢驗(yàn)。

判斷矩陣來源于專家的主觀評判，判斷結(jié)果難免有所差異。因此，需要對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)方法如下：

一致性指標(biāo)：

(7)

其中，CI為一致性指標(biāo)；λmax為判斷矩陣的最大特征根；n為判斷矩陣階數(shù)。

一致性比率：

(8)

其中，CR為一致性比率，CR<0.10時(shí)，判斷矩陣具有滿意的一致性；RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。

3.2 保護(hù)有效性綜合評價(jià)

3.2.1 確定因素集和評語集

(1)因素集。

U={U1，U2，U3，U4}={防反匯編能力，語義混淆能力，反調(diào)試能力，防篡改能力}；

U1={U11，U12，…，U16}={加密算法強(qiáng)度，密鑰隱蔽性，密鑰強(qiáng)度，加密算法多樣性，解密程序隱蔽性，目標(biāo)程序隱蔽性}；

U2={U21，U22，U23，U24} ={控制流循環(huán)復(fù)雜度，數(shù)據(jù)流復(fù)雜度，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，指令執(zhí)行率}；

U3={U31，U32，…，U35}={技術(shù)豐富度，模塊數(shù)量，響應(yīng)機(jī)制強(qiáng)度，模塊隱蔽性，彈性}；

U4={U41，U42，…，U45}={技術(shù)豐富度，模塊數(shù)量，響應(yīng)機(jī)制強(qiáng)度，模塊隱蔽性，彈性}。

(2)評語集。

采用五級評價(jià)等級，評語集V={V1，V2，V3，V4，V5}={高，較高，一般，較低，低}，各等級對應(yīng)分值區(qū)間為[80,100),[60,80),[40,60),[20,40), [0，20)。

3.2.2 確定隸屬度和評價(jià)矩陣

采用調(diào)查問卷的方式，由專家對指標(biāo)體系中的各指標(biāo)進(jìn)行等級評判。然后，對各指標(biāo)隸屬于各評價(jià)等級的頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，隸屬度為：

(9)

其中，n為評定指標(biāo)為Vi的頻次；m為專家總數(shù)。

根據(jù)各指標(biāo)的隸屬度構(gòu)造指標(biāo)層的評價(jià)矩陣：

(10)

3.2.3 模糊綜合評價(jià)

(1)一級模糊運(yùn)算。

通過各指標(biāo)層的模糊評價(jià)矩陣右乘權(quán)重向量對其進(jìn)行模糊綜合計(jì)算，一級模糊綜合評價(jià)集為：

(bi1bi2…bi5)

(11)

其中，i為準(zhǔn)則層指標(biāo)的序號；n為準(zhǔn)則Bi下指標(biāo)的個(gè)數(shù)；Bi為綜合模糊運(yùn)算結(jié)果。

由此，可得到指標(biāo)層的綜合評價(jià)矩陣:

(12)

(2)二級模糊運(yùn)算。

由一級模糊運(yùn)算結(jié)果構(gòu)成的模糊評價(jià)矩陣右乘權(quán)重向量來對準(zhǔn)則層各因素進(jìn)行模糊綜合計(jì)算。二級模糊綜合評價(jià)集為：

(a1a2…a5)

(13)

(3)綜合評價(jià)結(jié)果的量化分析。

模糊運(yùn)算得到的結(jié)果是評價(jià)目標(biāo)在評語集上的隸屬分布，與各等級分值相乘即可得到評價(jià)分值。

(14)

其中，A為評價(jià)結(jié)果在評語集上的隸屬分布；V為各評語集對應(yīng)的量化分值；G為最終評價(jià)分值。

4 應(yīng)用案例研究

4.1 評價(jià)對象概述

為驗(yàn)證評價(jià)模型的有效性，選取針對人臉識別算法設(shè)計(jì)的保護(hù)方案為評價(jià)對象，實(shí)施了有效性評價(jià)的案例研究。其中，保護(hù)方案綜合使用了軟件加密、混淆、反調(diào)試和防篡改技術(shù)。其保護(hù)和執(zhí)行流程如圖4所示。

圖4 保護(hù)方案模型

將保護(hù)方案的關(guān)鍵設(shè)計(jì)和保護(hù)前后軟件關(guān)鍵屬性的變化提供給專家參考，由專家對各指標(biāo)評價(jià)打分。該案例中關(guān)鍵評價(jià)指標(biāo)的參考如表1所示。

表1 保護(hù)方案關(guān)鍵評價(jià)指標(biāo)參考說明

4.2 評價(jià)實(shí)施

4.2.1 確定指標(biāo)權(quán)重

相對于軟件保護(hù)有效性，準(zhǔn)則層判斷矩陣如下：

WB=(0.202 6，0.444 3，0.174 8，0.174 7)，并且CR=0.000 2<0.1，通過一致性檢驗(yàn)。

相對于防反匯編能力，指標(biāo)層判斷矩陣如下：

C1=

WC1=(0.081 7，0.129 3，0.089 5，0.319 7，0.173 0，0.209 8)，且CR=0.038 9<0.1，通過一致性檢驗(yàn)。

相對于語義混淆能力，指標(biāo)層判斷矩陣如下：

WC2=(0.285 8，0.237 2，0.233 6，0.243 3)，并且CR=0.027 8<0.1，通過一致性檢驗(yàn)。

相對于反調(diào)試能力，指標(biāo)層判斷矩陣如下：

C3=

WC3=(0.271 6，0.210 8，0.188 5，0.166 0，0.163 1)，且CR=0.024 7<0.1，通過一致性檢驗(yàn)。

相對于防篡改能力，指標(biāo)層判斷矩陣如下：

C4=

WC4=(0.269 6，0.224 3，0.179 5，0.163 8，0.164 0)，且CR=0.026 3<0.1，通過一致性檢驗(yàn)。

4.2.2 確定隸屬度和評價(jià)矩陣

防反匯編能力下的指標(biāo)評價(jià)矩陣：

語義混淆能力下的指標(biāo)評價(jià)矩陣：

反調(diào)試能力下的指標(biāo)評價(jià)矩陣：

防篡改能力下的指標(biāo)評價(jià)矩陣：

4.2.3 軟件保護(hù)有效性模糊綜合評價(jià)

(1)一級模糊綜合評價(jià)。

指標(biāo)層防反匯編能力U1模糊綜合評價(jià)如下：

(0.145 2 0.419 9 0.242 8 0.142 2 0.046 2)

指標(biāo)層語義混淆能力U2模糊綜合評價(jià)如下：

(0.065 0.251 3 0.221 0 0.397 7 0.066 0)

指標(biāo)層反調(diào)試能力U3模糊綜合評價(jià)如下：

(0.247 0 0.401 9 0.253 6 0.125 0 0.031 8)

指標(biāo)層防篡改能力U4模糊綜合評價(jià)如下：

(0.139 7 0.425 2 0.240 0 0.182 1 0.092 4)

(2)二級模糊綜合評價(jià)。

準(zhǔn)則層軟件保護(hù)有效性U模糊綜合評價(jià)如下：

(0.326 2 0.328 0 0.135 5 0.158 6 0.060 0)

4.3 評價(jià)結(jié)果分析

該案例中軟件保護(hù)有效性的評價(jià)結(jié)果為64.351，處于較高等級，仍有一定提升空間。防反匯編能力、語義混淆能力、反調(diào)試能力和防篡改能力的評價(jià)結(jié)果分別為59.329，47.082，67.111，60.734，防反匯編能力處于一般水平，但也十分接近較高水平；語義混淆能力處于一般水平；反調(diào)試能力處于較高水平；防篡改能力剛剛達(dá)到較高水平。

整體看來，該案例中保護(hù)方案對人臉識別算法有著較高的保護(hù)效果，如有更高需求的話，可以從四個(gè)方面繼續(xù)提高保護(hù)強(qiáng)度。其中語義混淆能力對軟件保護(hù)方案的有效性有著較高的權(quán)重，但并沒有取得較高的保護(hù)效果。因此，在對保護(hù)方案進(jìn)行改進(jìn)的工作中可以著重提升語義混淆的能力。

5 結(jié)束語

面向多保護(hù)技術(shù)綜合使用的保護(hù)方案，在對軟件攻防深入研究的基礎(chǔ)上，建立了保護(hù)有效性綜合評價(jià)指標(biāo)體系；基于模糊層次分析法建立了有效性綜合評價(jià)模型。該模型不僅能夠得出綜合保護(hù)有效性的量化評價(jià)結(jié)果，而且能夠評價(jià)保護(hù)方案各項(xiàng)能力的有效性，在給保護(hù)方案的選擇提供決策支持的同時(shí)，還能夠給保護(hù)方案的改進(jìn)提供指導(dǎo)建議。

由于有效性評價(jià)研究處于探索階段，文中建立的指標(biāo)體系難免有不足之處，接下來還需要在指標(biāo)體系方面進(jìn)一步研究；另外在施加保護(hù)措施之后，將對目標(biāo)程序的實(shí)時(shí)性、可靠性等的影響納入評價(jià)模型也是下一步研究的重要內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

[1] 薛芳芳，房鼎益，王懷軍，等.基于攻擊目的的軟件攻擊分類方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2015,32(2):283-287.

[2] 嚴(yán) 秀,李龍澍.軟件逆向工程技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2009,19(4):20-24.

[3] 趙玉潔,湯戰(zhàn)勇,王 妮,等.代碼混淆算法有效性評估[J].軟件學(xué)報(bào),2012,23(3):700-711.

[4] 劉 昕.基于Windows內(nèi)核反調(diào)試的軟件保護(hù)系統(tǒng)[D].北京:北京郵電大學(xué),2009.

[5] 湯戰(zhàn)勇,郝朝輝,房鼎益,等.基于進(jìn)程級虛擬機(jī)的軟件防篡改方法[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,44(3):65-70.

[6] 徐江陵.基于反跟蹤和自修改代碼技術(shù)的軟件保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].成都:電子科技大學(xué),2012.

[7] 魯曉成.嵌入式軟件保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D].武漢:武漢理工大學(xué),2011.

[8] 趙路華.軟件保護(hù)技術(shù)研究[J].科技信息,2013(22):264.

[9] COLLBERG C,THOMBORSON C,LOW D.Manufacturing cheap,esilient and stealthy opaque constructs[C]//Proceedings 25th annual SIGPLAN SIGACT symposium on principles programming languages.New York,NY,USA:ACM,1998:184-196.

[10] DALLA M,GIACOBAZZI R.Control code obfuscation by abstract interpretation[C]//Proceedingof the 32nd international colloquium on automata,languages and programming.[s.l.]:[s.n.],2005:1325-1336.

[11] 趙玉潔.面向逆向工程的代碼混淆有效性研究與實(shí)踐[D].西安:西北大學(xué),2011.

[12] CECCATO M,PENTA M D,NAGRA J,et al.The effectiveness of source code obfuscation:an experimental assessment[C]//17th international conference on program comprehension.Vancouver,BC,Canada,IEEE,2009:178-187.

[13] COLLBERG C,DAVIDSON J,GIACOBAZZI R,et al.Toward digital asset protection[J].IEEE Intelligent Systems,2011,26(6):8-13.

[14] 王 妮.基于攻擊建模的軟件保護(hù)有效性評估方法研究[D].西安:西北大學(xué),2012.

[15] MACABE T J.A complexity measure[J].IEEE Transactions on Software Engineering,1976,2(4):308-320.