Practical Fine-Grained Binary Code Randomization†
Practical Fine-Grained Binary Code Randomization†
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实用的细粒度二进制代码随机化
DOI：
10.1145/3427228.3427292
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sekar, R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Priyadarshan, Soumyakant;Nguyen, Huan;Sekar, R.
尽管它对代码重用攻击有效，但由于兼容性和性能问题，细粒度代码随机化尚未被广泛部署。以前的技术通常需要源代码访问才能实现良好的性能，但这破坏了与当今基于二进制的软件分发和更新机制的兼容性。此外，以前的技术破坏了C++异常和堆栈跟踪，这对实际部署至关重要。在本文中，我们首先提出了一种新的，可调的随机化技术，称为LLR（k），与这些功能兼容。由于支持异常/堆栈跟踪所需的元数据可以揭示相当多的信息代码布局，我们提出了一个新的熵度量，占泄漏的元数据。然后，我们提出了一种新的元数据减少技术，显着增加熵，而不会降低异常处理。这使得LLR（k）能够以2.26%的低开销实现强熵。
Despite its effectiveness against code reuse attacks, fine-grained code randomization has not been deployed widely due to compatibility as well as performance concerns. Previous techniques often needed source code access to achieve good performance, but this breaks compatibility with today’s binary-based software distribution and update mechanisms. Moreover, previous techniques break C++ exceptions and stack tracing, which are crucial for practical deployment. In this paper, we first propose a new, tunable randomization technique called LLR(k) that is compatible with these features. Since the metadata needed to support exceptions/stack-tracing can reveal considerable information about code layout, we propose a new entropy metric that accounts for leaks of this metadata. We then present a novel metadata reduction technique to significantly increase entropy without degrading exception handling. This enables LLR(k) to achieve strong entropy with a low overhead of 2.26%.
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DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
S. Priyadarshan
通讯作者：
S. Priyadarshan
DOI：
10.1145/1315245.1315313
发表时间：
2007-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
H. Shacham
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发表时间：
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通讯作者：
S. Bratus
DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
--
作者：
Priyadarshan, Soumyakant;Nguyen, Huan;Sekar, R.
通讯作者：
Sekar, R.
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DOI：
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发表时间：
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通讯作者：
A. Johnston