机器学习在源代码分析中的应用教学文档

一、背景介绍

源代码分析是信息安全领域的重要组成部分，特别是在恶意代码检测方面。随着机器学习技术的发展，其在源代码分析领域的应用日益广泛。本教学文档将系统介绍机器学习在源代码分析中的各种应用方法。

二、传统源代码分析方法

1. 正则表达式匹配

• 通过编写特定规则模式检测恶意代码
• 示例规则：

  '(array_map[\s\n]{0,20}\(.{1,5}(eval|assert|ass\\x65rt).{1,20}\$_(GET|POST|REQUEST).{0,15})'
  '(call_user_func[\s\n]{0,25}\(.{0,25}\$_(GET|POST|REQUEST).{0,15})'
  

2. 信息熵方法

• 基于编码前后内容信息熵差异检测Webshell
• 计算公式：

  H(X) = -ΣP(xi)log2P(xi)
  

• 工具示例：NeoPI

3. 模糊哈希(CTPH)

• 用于文件相似性比较
• 工作原理：
  1. 使用弱哈希计算文件局部内容
  2. 特定条件下对文件分片
  3. 使用强哈希计算每片哈希值
  4. 连接部分哈希值与分片条件构成结果

三、基于特征提取的机器学习方法

1. 主观特征提取

• 需要领域专家参与选取特征
• PHP Webshell检测特征示例：

四、自然语言处理技术在源代码分析中的应用

1. N-Grams模型

• 经典自然语言处理技术
• 简化概率计算：

  P(w1,w2,...,wT) ≈ ΠP(wi|wi-n+1,...,wi-1)
  

• 应用实例：Google Ngram Viewer

2. 条件随机场(CRF)

• 概率无向图模型
• 关键概念：
  • 马尔科夫独立性假设
  • 全局马尔科夫性
  • 团和最大团
• 词性标注示例：

  定义特征函数：
  f3: li-1是介词且li是名词时=1，否则=0
  f4: li-1和li都是介词时=1，否则=0
  

3. Word2Vec

• 词向量计算工具
• 包含两种模型：
  • CBoW模型：输入上下文预测词
  • Skip-gram模型：输入词预测上下文
• 著名关系示例：

  queen = king - man + woman
  

五、专门针对源代码的机器学习模型

1. 基于OP CODE的N-Grams方法

• 使用PHP VLD工具获取OP CODE序列
• 统计不同OP CODE排列的出现频率
• 将频率数据组成向量输入分类器

2. 基于CRF的变量重命名

• 分析步骤：
  1. 识别程序中的未知元素(变量)和已知元素(常量、函数名)
  2. 推导依赖关系图
  3. 使用训练得出的分值表确定变量名

3. 基于抽象语法树(AST)的深度学习方法

• 处理流程：
  1. 生成AST
  2. 提取AST中的路径
  3. 路径编码：

     value_path = [value1; path; value2]
     

  4. 神经网络结构：
     • 全连接层：3d维→d维
     • 注意力机制：

       ɑi = softmax(č_i^T * attn)
       

     • 聚合代码向量：

       v = Σɑi * č_i
       

     • 预测层

六、总结与展望

源代码分析技术的发展经历了从字节流到词法再到语法的演进过程：

1. 字节流层面：

   • 方法：正则匹配、信息熵、模糊哈希
   • 特点：语言无关，但需要频繁更新规则

2. 词法层面：

   • 方法：N-Grams、CRF、Word2Vec
   • 特点：考虑词序列，但忽略语法结构

3. 语法层面：

   • 方法：基于AST的路径分析
   • 特点：准确率高，自适应性强，但需为每种语言开发前端编译器

未来发展方向：

• 基于语义的分析方法
• 更复杂的深度学习模型
• 跨语言通用分析框架

参考资料

1. NeoPI工具：https://github.com/Neohapsis/NeoPI
2. Kornblum J. Identifying almost identical files using context triggered piecewise hashing[J]. Digital Investigation, 2006
3. 胡建康等. 基于决策树的Webshell检测方法研究[J]. 网络新媒体技术, 2012
4. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. S Jones,2004
5. Lafferty J等. Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data[J]. Proceedings of Icml, 2001
6. Mikolov T等. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. CoRR abs/1301.3781 (2013)
7. Raychev V等. Predicting program properties from "big code"[C]. ACM Sigplan-sigact Symposium, 2015
8. Alon U等. code2vec: Learning Distributed Representations of Code[J]. 2018