近日，第33屆USENIX Security會議收錄了我校永利yl23411官網(wǎng)黃誠團隊關(guān)于npm惡意軟件包檢測的研究文章DONAPI: Malicious NPM Packages Detector using Behavior Sequence Knowledge Mapping。黃誠副教授為文章第一作者，我校系文章唯一通訊單位。
USENIX Security會議自1990年首次舉辦，已有三十多年歷史，與IEEE S&P、ACM CCS、NDSS并稱為信息安全領(lǐng)域國際四大頂級學(xué)術(shù)會議，也是中國計算機學(xué)會推薦的A類會議。本論文是我校首次以第一單位在該會議上發(fā)表論文，代表著我校對信息安全領(lǐng)域四大頂會的新突破。
隨著模塊化在軟件開發(fā)中的日益普及，軟件包管理器和語言生態(tài)系統(tǒng)也隨之興起。其中，npm (node package manager)作為最廣泛的軟件包管理器脫穎而出，托管了200多萬個第三方開源庫，大大簡化了構(gòu)建代碼的過程。然而，最近的研究報告顯示，包管理器已被攻擊者濫用來傳播惡意軟件，給開發(fā)人員和最終用戶帶來重大安全風險。例如，eslint-scope（一個在npm中每周下載量高達數(shù)百萬次的軟件包）就被盜取了開發(fā)人員的憑證，從而實現(xiàn)代碼投毒。
為大規(guī)模分析歸納npm供應(yīng)鏈攻擊樣本，該研究首先近乎實時地同步了一個包含340多萬軟件包的本地軟件包緩存，以便獲取更多軟件包代碼細節(jié)。進一步地，對從公共數(shù)據(jù)集和安全報告中收集的惡意軟件包進行了人工檢查和API序列分析，從而建立了一個分層分類框架和行為知識庫，涵蓋了不同的敏感行為。
基于上述知識，團隊實現(xiàn)了結(jié)合動靜態(tài)分析的惡意npm軟件包自動檢測器(Donapi)。它通過代碼重構(gòu)技術(shù)和靜態(tài)分析對軟件包的惡意程度進行初步判斷，進而提取動態(tài)API調(diào)用序列來確認和識別靜態(tài)分析無法單獨處理的混淆內(nèi)容，最后根據(jù)構(gòu)建的行為知識庫對惡意軟件包進行類別標記。最終，在實際檢測中識別了325個惡意樣本（經(jīng)人工確認），并發(fā)現(xiàn)了2個罕見API調(diào)用和246個已知樣本中未出現(xiàn)過的API調(diào)用序列。
黃誠，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，長期致力于網(wǎng)絡(luò)空間安全方面的科學(xué)研究和人才培養(yǎng)，目前主要從事網(wǎng)絡(luò)攻防、網(wǎng)絡(luò)公害治理、應(yīng)用安全等方向的研究工作。先后主持國家自然科學(xué)基金、科技部重點研發(fā)青年科學(xué)家項目及子課題、省科技廳重點研發(fā)等國家及省部級項目10余項，省部級教改項目1項，獲省級科技進步二等獎1項，學(xué)會科技進步一等獎1項，指導(dǎo)學(xué)生獲國家級學(xué)科競賽一等獎8項、二等獎10項。
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