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摘要：本发明涉及计算机安全和网络技术领域，公开了一种基于GNN与angr的路由器固件双阶段漏洞自动挖掘方法，包括利用动静态混合分析工具从路由器固件中生成控制流图；对控制流图进行数据转换和数据增强处理；利用预训练的图神经网络模型对处理后的控制流图进行漏洞识别，并对存在漏洞的程序执行路径进行优先级排序；基于存在漏洞的程序执行路径排序结果，利用动静态混合分析工具对程序执行路径进行符号执行，得到路由器固件漏洞挖掘结果。本发明通过结合angr的深入动静态混合分析能力和GNN的高效图数据处理能力，提高漏洞检测的自动化水平和准确性，同时解决传统二进制分析工具在处理复杂固件时遇到的路径爆炸问题。
主权项：1.一种基于GNN与angr的路由器固件双阶段漏洞自动挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：利用静态分析工具从路由器固件中生成控制流图；对控制流图进行数据转换和数据增强处理；其中，对控制流图进行数据增强处理包括：随机删除控制流图中的节点；随机删除控制流图中的边；在控制流图中添加新的节点和边，或修改现有节点和边的属性信息；利用预训练的图神经网络模型对处理后的控制流图进行漏洞识别，并对存在漏洞的程序执行路径进行优先级排序；其中，对存在漏洞的程序执行路径进行优先级排序包括：根据不同漏洞类别的优先级和图神经网络模型输出的漏洞类别预测概率计算每个节点的路径优先级得分；根据每个节点的路径优先级得分对存在漏洞的程序执行路径进行优先级排序；所述每个节点的路径优先级得分的计算方式为： 其中，为节点i的路径优先级得分，为漏洞类别c的重要性权重，为节点i属于漏洞类别c的预测概率，为漏洞类别总数；基于存在漏洞的程序执行路径排序结果，利用动静态混合分析工具对程序执行路径进行符号执行，得到路由器固件漏洞挖掘结果。
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百度查询： 西南石油大学 一种基于GNN与angr的路由器固件双阶段漏洞自动挖掘方法
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