基于规范挖掘的设备驱动缺陷检测方法

Operating systems are important fundamental software, which is crucial to national economic and security. They are the bridge between software applications and hardware devices. Among operating systems, device drivers are the modules which directly operate hardware devices. Therefore, device driver is an important part of operation systems..With the development of various devices, device drivers become numerous, and therefore easier to bring bugs. Meanwhile, on most common operating system, device drivers run in kernel mode with the highest execution permissions, and the bugs within device drivers could cause system resource leakage, deadlock, or even system crash. Therefore, the reliability of device drivers can directly impact the reliability of operating system, and becomes one of the important research field on operating system..This project aims to record the behavior of device drivers calling system interface functions, by using compiler instrumentation, virtual machine and symbolic execution technique. By employing some data mining algorithms, we emphasize on mining the system interface specification. Based on the characteristic of these specifications, both static and dynamic analysis methods can be improved in order to detect bugs. We expect to present better methods that can detect more actual bugs from device drivers, and improve the reliability of device drivers.

操作系统是关系到国民经济和国家安全的重要基础软件，是连接应用软件和硬件设备的桥梁。作为操作系统中直接操作硬件设备的模块，设备驱动是操作系统的重要组成部分。.随着硬件设备种类的不断丰富，设备驱动代码量大，更容易存在漏洞。同时，由于设备驱动通常运行在内核态，具备最高执行权限，其中的漏洞可能形成系统资源浪费、死锁、甚至造成系统崩溃。因此，设备驱动的可靠性对操作系统的稳定性有着直接的影响，是操作系统领域的重点研究方向之一。.本项目利用编译器插桩、符号化执行和虚拟机等技术，记录分析设备驱动调用系统接口函数的行为。在此基础上借鉴数据挖掘领域的算法和理论，从中挖掘规范模式。再进一步针对规范特点分别改进缺陷检测的静态动态分析方法，提出更高效且更具区分度的设备驱动缺陷检测方法，达到提高设备驱动的可靠性的目标。

本项目按计划开展了“基于接口规范的静态分析方法”、“基于接口规范的动态分析方法”、“系统接口调用规范挖掘方法及应用”、“设备驱动架构的半自动转换方法”四个方面的研究。近年来，机器人操作系统正在成为操作系统在新应用场景下的表现形式，是继桌面、服务器、移动端之后的重要竞争点。同时，由于机器人与人的交互更为密切，对机器人操作系统的可靠性也提出了更高的要求。本项目为适应这一趋势，将计划中的传统操作系统设备驱动概念扩展至机器人操作系统中，并相应调整四个方面的研究目标，分别取得了高水平的研究成果。代表性成果包括：共享多态对象的高效方法IVT、免序列化传输的自动转换方法ROS-SF、面向机器人操作系统的属性模糊测试方法ROZZ、面向机器人应用的轻量级缓冲区管理算法AFR、面向机器人操作系统的高效进程间通信方法TZC。.本项目产生的操作系统中数据竞争缺陷检测方法及高效进程间通信优化等方法在航天领域及自动驾驶领域得到了初步应用。.项目执行期间，共发表论文10篇。其中，CCF A类论文1篇、CCF B类论文5篇、CCF C类论文4篇；共申请发明专利8项，已授权7项。良好地完成了预期研究目标。