【摘 要】
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近年来频发的隐私泄露事件引起了公众对于应用程序安全性的担忧,对于程序中隐私数据的保护直接关系着用户是否可以放心使用该程序。基于最小特权原则,程序分区通过将整个程序划分为多个分区,能够隔离出与隐私数据相关的操作,进而保护程序中的隐私数据。为了解决手动程序划分工作量大、易于出错和不具备通用性的局限性问题,采用LLVM和Clang构建了一种基于数据依赖分析和代码重构的自动程序划分框架。在数据依赖图的构建
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近年来频发的隐私泄露事件引起了公众对于应用程序安全性的担忧,对于程序中隐私数据的保护直接关系着用户是否可以放心使用该程序。基于最小特权原则,程序分区通过将整个程序划分为多个分区,能够隔离出与隐私数据相关的操作,进而保护程序中的隐私数据。为了解决手动程序划分工作量大、易于出错和不具备通用性的局限性问题,采用LLVM和Clang构建了一种基于数据依赖分析和代码重构的自动程序划分框架。在数据依赖图的构建过程中,执行流图的引入保证了依赖分析是流敏感的,避免添加了冗余的数据依赖边到图中,从而构建了精确的数据依赖图。基于源代码中的敏感注解和数据依赖图,两阶段分区算法和分区规范生成算法计算了敏感分区和非敏感分区的构成,并输出了用于自动代码重构的分区规范。代码重构工具链的实施能够将源代码自动重构为远程过程调用框架上的敏感分区和非敏感分区,并实现了分区所需提供的远程服务接口,从而隔离了对隐私数据的访问。通过对五个常见的开源程序和SPEC CPU 2006基准测试中的所有C/C++程序进行自动划分,测试结果表明提出的自动程序划分框架能够保证构建精确的数据依赖图,输出用于代码重构的分区规范,并生成远程过程调用框架上的分区程序。此框架可以用于有效的自动划分实际程序,并且分区后的程序具有较小的性能开销。
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