中國科學院網絡測評技術重點實驗室開放課題申請書（劉進）

1、課題編號中國科學院網絡測評技術重點實驗室中國科學院網絡測評技術重點實驗室開放課題基金開放課題基金申請書課題名稱：基于BigCode深度背景增強的roid應用代碼反混淆研究研究方向：移動應用安全申請者：劉進所在單位：武漢大學計算機學院通訊地址：湖北武昌武漢大學工學部計算機學院E403室電話：18062597821電子信箱：jinliu@whu.申請日期：2018.6.12中國科學院網絡測評技術重點實驗室中國科學院網絡測評技術重點實驗室二○

2、一八年版一、簡表一、簡表名稱基于BigCode深度背景增強的roid應用代碼反混淆研究研究項目起止年月2018年8月至2019年8月申請金額10萬元姓名性別出生年月技術職務學位所在工作單位簽章申請者劉進男1977.1教授，博士武漢大學計算機學院姓名性別出生年月技術職務學位課題分工所在工作單位簽章謝曉園女1983.1教授，博士算法研究武漢大學計算機學院余嘯男1991.7博士生，學士算法研究武漢大學計算機學院郭俊材男1990.12博士生，碩

3、士算法研究武漢大學計算機學院徐洲男1990.1博士生，學士實驗驗證武漢大學計算機學院沈晨凱男1994.5碩士生，學士實驗驗證武漢大學計算機學院項目組成員程建新男1994.7碩士生，學士實驗驗證武漢大學計算機學院主要研究內容和意義︵限600字︶移動應用程序的數(shù)量呈爆發(fā)式增長，也讓占據(jù)市場主導地位的roid平臺智能終端及其應用在知識產權保護上面臨極大的風險。被侵犯的roid程序代碼容易被加入惡意代碼，泄露終端的隱私、篡改其數(shù)據(jù)，給用戶帶來嚴

4、重的安全威脅和巨大的經濟損失。這種情況下，roid應用代碼反混淆因惡意代碼檢測受到極大關注，逐漸成為當前研究的熱點。本項申請開展基于BigCode深度背景增強的roid應用代碼反混淆研究，嘗試在基本方法和關鍵技術方面對“基于深度學習代碼反混淆”研究取得進展與突破，重點采用從大規(guī)模高質量程序知識資源庫中歸納總結代碼編寫慣例和事實規(guī)范的方式作為移動代碼反混淆的基本方法，充分利用包括神經語言模型在內的深度學習技術帶來的技術突破，深刻揭示代碼元

5、素之間、以及代碼與注釋之間語義協(xié)作關系，緩解移動代碼反混淆過程中混淆代碼難以理解或易于曲解、逆向指導缺乏，逆向結果質量評價體系含混不清難，逆向結果正確性和合理性低等不利局面。具體研究內容包括：基于BigCode遷移分析的代碼背景信息增強方法、基于代碼克隆檢測的代碼摘要模型、基于神經語言模型推理的混淆代碼理解與標注、目標代碼摘要引導的混淆逆向轉換與結果優(yōu)化、混淆逆向結果質量評估，以及深度背景增強的roid代碼反混淆驗證。研究擬從科學和技術