中文摘要：

随着Web应用系统在实际环境中部署的增多，由于Web漏洞而导致的攻击事件所占比例越来越大，迫切需要提高Web系统的安全性。现有的Web系统的安全保护方法主要是动态检测、通信协议的改进等等，而静态分析方法应用较少。本课题拟研究一系列基于程序分析方法的Web安全问题设计一个脚本语言静态分析框架，构造各种静态分析算法；研究针对安全漏洞的基于全局污染数据跟踪的静态分析算法，综合考虑Web应用所包含的所有模块，实现更全面的分析和灵活的算法设计；在此基础上，提出安全漏洞的特征码生成方法，其特征基于安全漏洞本身的特征，而不是某个具体攻击的特征；最后，研究一种基于版本差异化的攻击自动生成方法，自动生成攻击实例可用于测试。本研究将促进Web安全领域特征码生成、程序代码静态分析等关键技术的深入研究，为Web应用的快速开发和安全部署奠定基础，具有十分重要的意义。

结论摘要：

随着Web应用的普及，针对其漏洞的攻击也越来越多，本课题研究一套Web系统的安全检测与防御方法。在程序分析方面，提出了一种从Web日志中挖掘攻击频繁序列模式的方法，使用序列模式挖掘方法，对攻击数据进行挖掘，可以探索漏洞扫描器的扫描路径，从网站安全考虑有助于发现和分析攻击行为；结合污点追踪和信息流分析术，设计了一种基于污点分析的Web安全检测系统，对javascript代码进行语义抽象结合污点追踪模型，记录敏感数据的信息流，保证信息机密性和完整性；设计了一种针对 JVM 运行时库安全策略的全自动检测方法，扫描Java标准类库字节码文件，将类的成员方法生成控制流图，通过定义检验模型，结合污点分析计算出方法摘要，自动检测出风险方法；针对Web应用的克隆代码带来的维护和安全问题，设计了一种基于kd森林的克隆代码检测方案，通过建立特征向量和降维得到克隆代码。在安全漏洞的特征码生成方面，设计了一种基于符号执行自动生成输入数据的方法，该方法将符号执行应用于网页的程序片段，提取出代码的静态和动态路径约束并求解，生成精确的攻击参数；通过分析基于ROP和JOP技术的代码复用攻击特性，设计并实现了检测和防御代码复用攻击的系统，该系统基于二进制翻译框架，引入影子栈机制处理返回地址被篡改的问题，保证程序的正常运行。在网页内容分析方面，针对以往隐藏页面（Cloaking）准确度不高的缺点，提出了一种基于网页特征的相似性检测优化算法检测隐藏页面，分别判别User Agent隐藏、IP隐藏、Referrer隐藏和JavaScript隐藏类型的页面；利用静态分析，提出了一种基于网页源代码和网址属性的特征提取方法，并实现一个恶意网页检测系统。在网络流量方面，随着网络流量的急剧增长，离线网络数据分析时大量冗余数据造成了存储空间的严重浪费，我们在GPU上实现了Rabin纹识别算法，加速网络数据去冗余过程中的关键算法；移动App的数量正在急速增长，为了方便安全管理，需要识别移动流量的各个应用类型，设计了一个使用聚类生成应用指纹，从移动网络流量中自动识别App流量的系统；为了从海量网络数据报中快速检索出特定的数据报，提出了一种基于Wavelet Tree的网络数据检索方法，并设计实现了网络数据索引系统Pi，为网络安全和监控提供支持。本课题的研究成果为Web应用开发和安全部署奠定基础，具有重要意义。