[发明专利]一种基于数据混淆的代码保护方法有效
申请号: | 201810604663.2 | 申请日: | 2018-06-13 |
公开(公告)号: | CN108763877B | 公开(公告)日: | 2021-07-09 |
发明(设计)人: | 胡昌振;谢江维;闫怀志;白羽 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06F21/12 | 分类号: | G06F21/12 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 高会允;仇蕾安 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于数据混淆的代码保护方法,对代码中数据进行数据分类,并将分类后的数据分别进行价值挖掘,依据其不同的数据特征采用不同的混淆方法混淆所挖掘出具有混淆意义的有价值的数据。本发明的技术方案包括如下步骤:将待保护代码中数据进行分类,分为个体数据、集合数据与逻辑赋值数据。分别针对个体数据、集合数据与逻辑赋值数据进行价值挖掘,挖掘出有价值的个体数据、有价值的集合数据与有价值的逻辑赋值数据。针对有价值的个体数据、有价值的集合数据与有价值的逻辑赋值数据分别采用不同的数据混淆方法进行数据混淆,数据混淆后的待保护代码为被保护代码。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 混淆 代码 保护 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于数据混淆的代码保护方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:步骤1、将待保护代码中数据进行分类,分为个体数据、集合数据与逻辑赋值数据;所述个体数据是所述待保护代码中的以变量名方式存储的数据;所述集合数据是所述待保护代码中以数组名或者结构名的形式存储的数据;所述逻辑赋值数据是所述待保护代码中以赋值式或者判别式的形式存储的数据;步骤2、分别针对所述个体数据、集合数据与逻辑赋值数据进行价值挖掘,挖掘出有价值的个体数据、有价值的集合数据与有价值的逻辑赋值数据;步骤3、针对所述有价值的个体数据、有价值的集合数据与有价值的逻辑赋值数据分别采用不同的数据混淆方法进行数据混淆,数据混淆后的待保护代码为被保护代码;针对所述有价值的个体数据进行数据混淆方法如下:S301、构造永N式集合,所述永N式为一行包括常数或者动态变量的运算,运算的结果始终为常数N,与动态变量无关;N为任意常数;S302、所述有价值的个体数据存储于变量X中,将变量X以设定的运算关系与所述永N式集合中的永N式进行运算获得拆分变量,所得到的拆分变量组成拆分库B;S303、构造拆分变量合成库C;C中包含合成函数式,所述合成函数式由所述S302中的拆分变量以及变量X组成,合成函数式恒等于变量X;S304、在待保护代码中,将变量X的每次赋值计算拆分为对所述S302中的拆分变量的赋值;S305、在待保护代码中X变量用于除X变量之外的其他值的赋值计算时,随机选用X变量合成库C中任意式替代待保护代码中除X变量之外的其他值的赋值计算中的X变量;针对所述有价值的集合数据进行数据混淆方法如下:将所述有价值的集合数据进行分裂、折叠、平整化或者合并,使得所述有价值的集合数据的存储地址改变;将所述有价值的集合数据进行分裂为:将所述有价值的集合数据分裂成两个或两个以上的数组进行存储;将所述有价值的集合数据进行折叠为:所述有价值的集合数据为一维的数组,以设定的间隔提取数组中数据,所提取的数据组成一个第一新数组,提取后剩余的数据组成第二新数组,第一新数组和第二新数组组成折叠后的二维数组;将所述有价值的集合数据进行平整化为:所述有价值的集合数据为二维或二维以上的数组,则二维或二维以上的数组平整投影化存储于一维数组中;将所述有价值的集合数据进行合并为:将两个或两个以上有价值的集合数据采用函数合并为一个新的集合数据;针对所述有价值的逻辑赋值数据进行数据混淆方法如下:若所述有价值的逻辑赋值数据以赋值式形式存储,则将赋值式进行拆分,将一个公式拆分为两个或两个以上公式;若所述有价值的逻辑赋值数据以判别式形式存储,则将判别式进行拆分,将一重判断拆分为两重或两重以上判断。
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