二进制加密算法的识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种二进制加密算法的识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取加密数据；对所述加密数据进行反汇编处理，得到反汇编处理后的加密数据；基于所述反汇编处理后的加密数据生成流程图，并确定所述流程图的第一向量；基于所述加密数据的灰度级生成灰度图像，并确定所述灰度图像的第二向量；基于所述第一向量以及所述第二向量对所述加密数据的加密算法进行识别。本公开中首先获取了加密数据，然后对加密数据进行反汇编处理得到了反汇编处理后的加密数据，之后再通过反汇编处理后的加密数据分别生成了流程图以及灰度图像，进而得到了第一向量以及第二向量，最后通过第一向量以及第二向量对加密数据的加密算法进行了识别。了识别。了识别。

【技术实现步骤摘要】
二进制加密算法的识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及代码检测
，尤其涉及一种二进制加密算法的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]二进制密码算法识别是代码相似度检测技术的具体应用。目前，按照其所依据的代码特征的不同，其检测(识别)方法可以分为静态检测和动态检测两大类，其中静态检测进一步可分为基于静态低级特征的提取分析方法和基于静态高级特征的提取分析方法。
[0003]现有技术中，基于静态特征的算法识别方法依赖于密码算法的静态特征字、统计特征等来实。其特征的提取效果将直接影响密码算法的识别准确率。同时，此种方法还需要对每一种密码算法都有深入的了解，这就导致了基于此种方法所生成的模型的效率低，泛化能力差，且不易于维护。现有的动态检测(识别)方法虽然准确率更高，但是动态分析方法通常仅在特定的环境下适用，不具备良好的通用性，而且动态执行方法需要花费更长的时间，不便大规模开展。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开的目的在于提出一种二进制加密算法的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]作为本公开的一个方面，提供了一种二进制加密算法的识别方法，其特征在于，包括：
[0006]获取加密数据；
[0007]对所述加密数据进行反汇编处理，得到反汇编处理后的加密数据；
[0008]基于所述反汇编处理后的加密数据生成流程图，并确定所述流程图的第一向量；
[0009]基于所述加密数据的灰度级生成灰度图像，并确定所述灰度图像的第二向量；
[0010]基于所述第一向量以及所述第二向量对所述加密数据的加密算法进行识别。
[0011]可选的，所述确定所述流程图的第一向量，包括：
[0012]基于所述流程图中的基本块的语义信息，得到所述流程图的结构感知向量；
[0013]基于所述流程图中的基本块的邻接关系，得到所述流程图的节点顺序向量；
[0014]将所述结构感知向量以及所述节点顺序向量进行拼接处理，得到所述流程图的第一向量。
[0015]可选的，所述获取所述流程图中基本块的语义信息，并生成所述流程图的结构感知向量，包括：
[0016]提取所述反汇编处理后的加密数据的语义信息；
[0017]基于所述语义信息对所述流程图中的基本块进行替换处理，并生成结构感知图；
[0018]对所述结构感知图进行特征提取，得到结构感知向量。
[0019]可选的，所述获取所述流程图中基本块的邻接关系，并生成所述流程图的节点顺
序向量，包括：
[0020]获取所述流程图中的基本块间的邻接关系，并生成邻接矩阵；
[0021]基于预设的卷积神经网络对所述邻接矩阵进行特征提取，得到节点顺序向量。
[0022]可选的，所述基于所述加密数据的灰度级生成灰度图像，包括：
[0023]确定所述加密数据的灰度级；
[0024]基于所述灰度级对所述加密数据进行分组处理，并得到分组处理后的加密数据；
[0025]基于预设的进制数值对所述分组处理后的加密数据进行进制转换，得到进制转换后的加密数据；
[0026]基于所述进制转换后的加密数据生成灰度图像。
[0027]可选的，所述确定所述灰度图像的第二向量，包括：
[0028]对所述灰度图像进行特征提取，并得到所述灰度图像的特征提取图；
[0029]基于所述第一向量的维度信息对所述特征提取图进行维度调整，并得到调整后的特征提取图；
[0030]确定所述调整后的特征提取图的第二向量。
[0031]可选的，所述基于所述第一向量以及所述第二向量对所述加密数据的加密算法进行识别，包括：
[0032]将所述第一向量以及所述第二向量进行拼接处理，并得到第三向量；
[0033]基于预设的激活函数计算所述第三向量的权重值；
[0034]基于所述权重值对所述第一向量以及所述第二向量进行加权求和处理，并得到识别向量；
[0035]基于所述识别向量对所述加密数据的加密算法进行识别。
[0036]作为本公开的第二个方面，本公开还提供了一种二进制加密算法的识别装置，包括：
[0037]数据获取模块，被配置为：获取加密数据；
[0038]反汇编处理模块，被配置为：对所述加密数据进行反汇编处理，得到反汇编处理后的加密数据；
[0039]第一向量生成模块，被配置为：基于所述反汇编处理后的加密数据生成流程图，并确定所述流程图的第一向量；
[0040]第二向量生成模块，被配置为：基于所述加密数据的灰度级生成灰度图像，并确定所述灰度图像的第二向量；
[0041]密码算法识别模块，被配置为：基于所述第一向量以及所述第二向量对所述加密数据的加密算法进行识别。
[0042]作为本公开的第三个方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本公开所提供的上述的二进制加密算法的识别方法。
[0043]作为本公开的第四个方面，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上任意一项所述的方法。
[0044]如上所述，本公开中首先获取了加密数据，然后对加密数据进行反汇编处理得到
了原始的加密数据内容(既，反汇编处理后的加密数据)，之后再基于原始的加密数据内容分别生成了流程图以及灰度图像，进而得到了用于表示流程图的第一向量以及用于表示灰度图像的第二向量，之后再将第一向量以及第二向量进行加权处理得到了用于识别密码算法的识别向量，最后通过识别向量对加密数据的加密算法进行了识别。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1A为本公开实施例所提供的一种二进制加密算法的识别方法示意图。
[0047]图1B为本公开实施例所提供的一种流程图的示意图。
[0048]图1C为本公开实施例所提供的一种生成灰度图像的方法示意图。
[0049]图2为本公开实施例所提供的一种二进制加密算法的识别装置结构示意图。
[0050]图3为本公开实施例所提供的一种二进制加密算法的识别方法的电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0051]为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
[0052]需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种二进制加密算法的识别方法，其特征在于，包括：获取加密数据；对所述加密数据进行反汇编处理，得到反汇编处理后的加密数据；基于所述反汇编处理后的加密数据生成流程图，并确定所述流程图的第一向量；基于所述加密数据的灰度级生成灰度图像，并确定所述灰度图像的第二向量；基于所述第一向量以及所述第二向量对所述加密数据的加密算法进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述流程图的第一向量，包括：基于所述流程图中的基本块的语义信息，得到所述流程图的结构感知向量；基于所述流程图中的基本块的邻接关系，得到所述流程图的节点顺序向量；将所述结构感知向量以及所述节点顺序向量进行拼接处理，得到所述流程图的第一向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述流程图中基本块的语义信息，并生成所述流程图的结构感知向量，包括：提取所述反汇编处理后的加密数据的语义信息；基于所述语义信息对所述流程图中的基本块进行替换处理，并生成结构感知图；对所述结构感知图进行特征提取，得到结构感知向量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述流程图中基本块的邻接关系，并生成所述流程图的节点顺序向量，包括：获取所述流程图中的基本块间的邻接关系，并生成邻接矩阵；基于预设的卷积神经网络对所述邻接矩阵进行特征提取，得到节点顺序向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述加密数据的灰度级生成灰度图像，包括：确定所述加密数据的灰度级；基于所述灰度级对所述加密数据进行分组处理，并得到分组处理后的加密数据；基于预设的进制数值对所述分组处理后的加密数据进行进制转换，得到进制转换后的加密数据；基于所述进制转换后...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭燕慧，徐国胜，边瑜，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：