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二进制程序的动态符号化污点分析的中期报告
动态符号化污点分析（DynamicSymbolicTaintAnalysis），简称DSTA，是一种常用的二进制程序分析技术，能够检测程序运行时的数据流向与污点传播，进而发现程序中隐藏的安全漏洞。本报告为DSTA在实际应用中的中期报告，介绍了DSTA的基本原理、研究现状以及我们研究中的进展。
一、DSTA基本原理
DSTA基于符号执行（SymbolicExecution）和污点分析（TaintAnalysis）技术，它能够在执行二进制程序时跟踪指定的输入数据（即污点），并记录这些污点的传播情况，通过分析污点的传播路径，找出可能存在的漏洞。DSTA的过程可以简单地分为以下几个步骤：
1.对程序进行符号执行，生成符号执行树，即所有可能的执行路径。
2.标记程序中的污点，即指定输入数据作为污点，并跟踪其传播路径。
3.根据污点传播路径，分析程序中的漏洞。
DSTA的优点在于能够检测二进制程序中的隐藏漏洞，增强程序的安全性。
二、DSTA的研究现状
近年来，国内外学者对DSTA技术进行了广泛研究，提出了许多针对不同类型漏洞的DSTA方法。具体来说，常见的DSTA方法包括：符号执行和污点分析结合的方法、基于模型检测的方法、基于统计分析的方法等。
虽然DSTA技术在二进制程序分析领域占据重要地位，但是在实际使用中，DSTA仍然面临一些挑战。比如：
1.多线程程序的DSTA难度较大。因为多线程程序中存在数据共享，容易引起破坏。
2.大规模程序的DSTA速度较慢。如果程序体量很大，DSTA的执行时间会很长，降低分析的效率。
3.DSTA无法应对一些特定的漏洞类型。比如直接内存访问漏洞（DirectMemoryAccessVulnerability）等。
三、研究进展
针对上述问题，我们研究中正在进行以下试验：
1.针对多线程程序，我们正在考虑使用并发模型对程序进行建模，并在此基础上进行DSTA。
2.针对大规模程序，我们正在研究如何在分布式计算环境下进行DSTA，以加快程序分析速度。
3.针对一些特定漏洞，我们正在开发适配特殊漏洞的DSTA工具，以提高漏洞检测的准确率。
目前，我们已经初步实现了并发模型下的DSTA，并且正在进行性能测试，计划于近期开展分布式计算的DSTA试验。
四、总结
DSTA是一种常用的二进制程序分析技术，具有检测隐藏漏洞的优点。在实际应用中，DSTA面临一些挑战，但通过不断优化算法和工具，可以提高DSTA的效率和准确率。在未来的研究中，我们将继续深入挖掘DSTA的潜力，为二进制程序分析领域做出更大的贡献。