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Die in dieser Dissertation vorgestellte Forschung nimmt eine Nische im Bereich der statischen Programmanalyse ein, dessen Anwendung sich auf binäre (ausführbare) Programme fokussiert. Dabei verfolgen wir, analog zum Trend kommerzieller Quellcodeanalysen, die ein möglichst breites Spektrum an Programmiersprachen abdecken, das Interesse möglichst viele Architekturen abzudecken. Bisherige Ansätze in der Forschung zur binären Analyse scheitern an der Skalierbarkeit und Stabilität. Diese Dissertation befasst sich mit unserer prototypischen Implementierung von Mentalese, ein Framework für architekturunabhängige Analysen ausführbarer Programme. Das Design von Mentalese ist so konzipiert, dass es skalierbar, flexibel und leicht erweiterbar ist. Auf der Grundlage dieses Frameworks haben wir Tools entwickelt, die den Exploitation-Prozess unterstützen, eine architekturübergreifende Bug-Suche ermöglichen, sowie auch Bugs erkennen. |
