網絡與系統安全和人工智能國際學術論壇在清華大學舉辦

網絡與系統安全和人工智能國際學術論壇在清華大學舉辦

加州大學河濱分校助理教授錢志云

密歇根大學博士生陳齊

弗吉尼亞大學博士生許偉林

卡內基梅隆大學博士生鮑由之

本刊訊 2017年9月12日，網安國際InForSec在清華大學舉辦“網絡與系統安全和人工智能國際學術論壇”。論壇邀請了美國加州大學河濱分校助理教授錢志云、密歇根大學博士生陳齊、弗吉尼亞大學博士生許偉林，以及卡內基梅隆大學博士生鮑由之等四位學人，介紹他們在移動安全、網絡安全、人工智能攻防、軟件與系統安全等方向最新的研究成果。來自清華大學、北京郵電大學、中科院信工所、軟件所、國防科技大學、中國科技大學等高校的六十多位師生出席論壇現場，來自復旦大學、上海交通大學、西安交通大學等高校及科研機構共近700人觀看了網絡直播。論壇由清華大學網絡科學與網絡空間研究院教授段海新主持。

加州大學河濱分校助理教授錢志云作了題為“Android root 生態系統以及我們能做什么”的報告。他認為，當下，很少有人討論，Android 以開放的生態環境搶得今天的市場份額，但其中隱性的代價其實是安全。多樣而雜亂的Android系統導致了漏洞層出不窮以及安全維護的高成本。Android 一鍵 root 軟件的應運而生就是一個佐證；這些軟件合法而且可以有效利用各種內核/驅動漏洞而達到目的。錢志云在報告中揭秘了這個鮮為人知的Android root生態系統，以及他們的研究團隊如何利用這些知識為惡意軟件的檢測做出貢獻。

密歇根大學博士生陳齊作題為“新通用頂級域名(new gTLD)導致的域名沖突及一系列新的安全漏洞與攻擊”的報告。在該報告中，陳齊博士首先討論一個具體的利用問題， 稱為 WPAD 名稱 collsion 攻擊。在這個攻擊中， 攻擊者利用泄漏的服務發現檢索來查找稱為 WPAD 的內部 web 代理服務， 并可以在標準啟動后自動將 Internet用戶的所有 web 通信重定向到攻擊者的代理。從而使 MitM 攻擊比以往任何時候都更容易瀏覽網頁。針對這一新暴露的攻擊向量，陳齊及其研究團隊對問題的起因進行了深入研究，定義并量化了攻擊面的候選度量， 系統地描述了其在野外的脆弱性狀態。并通過實證數據分析，研究了在 DNS生態系統層面上的補救前景。

弗吉尼亞大學博士生許偉林在論壇上作了題為“對抗式機器學習中的攻擊與防御”的報告。他認為，機器學習在許多領域得到了廣泛的應用。然而， 這些方法對有動機的對手的魯棒性是不確定的。在報告中，許偉林博士介紹了一些針對典型的機器學習系統和防御技術的實際攻擊。他演示了如何逃避最先進的 PDF 惡意軟件分類器， 包括在 Gmail 中使用的。分類模型中所使用的無關特征是對抗性例子的根本原因。為此，他們開發了一個名為特征壓縮的防御解決方案， 將許多類似的樣本作為案例，并實現了計算機視覺模型。同時，創建了一個基準和可視化工具箱，以幫助這一領域的研究人員。

卡內基梅隆大學博士生鮑由之作了題為“你的就是我的：遠程攻擊復用和shellcode移植”的報告。她提出，開發一個遠程網絡并不容易。它需要全面了解系統脆弱性和繞過防御機制的微妙技術。因此， 攻擊者可能更愿意重復利用現有的漏洞， 并在從頭開始開發新的漏洞時進行必要的更改。替換原始的shellcode（即攻擊者注入的代碼， 作為利用的最后一步執行），在原始的利用與替換shellcode中， 從而導致執行行動攻擊者所希望的結果，而不是原始的攻擊者期望的結果。該現象稱之為shellcode移植。在鮑博士的報告中，介紹了shellcode移植問題和目前的 ShellSwap， 一個使用符號追蹤的系統 ， 結合shellcode布局補救和路徑，以實現shellcode移植。結果表明， 以往的方法在解決shellcode移植問題上是不夠的， ShellSwap 在攻擊復用利用方面有較好的效果。

（責編：楊潔）