Web应用安全面临日益严峻的挑战，Web漏洞的频繁出现严重威胁用户的隐私和敏感信息安全。传统的Web应用漏洞修复方案往往响应速度较慢，且对未知漏洞的应对能力不足。为了应对这一挑战，本项目构建一套创新的Java Web漏洞治理平台，基于RASP（Runtime Application Self Protection，运行时应用自我保护）技术实现动态Web漏洞热修复能力，以提高Web应用的安全性和可靠性。

在提供漏洞热修复能力的同时，本项目还致力于解决漏洞管理和热修复技术中的关键技术问题，提高平台的可用性和灵活性。对于Java Web应用中漏洞组件定位困难的问题，本项目集成先进的软件成分分析、漏洞信息关联和补全、漏洞补丁识别等技术，精确识别Java Web应用中受漏洞影响的第三方组件及对应的补丁信息。针对传统基于RASP的热修复带来的即时重编译开销问题，本项目通过优化Java虚拟机即时编译器重编译和调度算法，提高热修复效率和实用性。对于人工编写热修复规则效率低的问题，本项目还将分析漏洞补丁信息生成漏洞热修复RASP规则，实现自动化漏洞防护。

本项目预期研发一套基于RASP的Web漏洞治理平台，具备可视化的Web漏洞补丁分析和管理、动态Web漏洞热修复等关键功能，降低传统修复方案的开销，提高自动化防护能力。具体研究内容如下：

1.  平台架构设计与实现：设计并实现基于RASP的Web漏洞治理平台的整体架构，包括Web应用管理、RASP热修复模块以及补丁信息分析模块等关键组成部分。

2.  漏洞信息关联和补丁识别技术：基于软件成分分析、漏洞信息关联和补全、漏洞补丁识别等技术，实现Java Web应用中已知漏洞和相关补丁的精准识别和提取。

RASP性能优化和规则生成技术：优化Java重编译策略，并结合补丁信息自动化生成热修复规则，以提高RASP引擎的性能及漏洞热修复效率。

随着开源生态的普及，现代软件开发越来越依赖于软件供应链：开发者会直接引用多个成熟的第三方开源组件来满足自身需求。同时，组件之前存在嵌套引用、交叉引用、定制化修改等现象，使得软件供应链愈发复杂。根据Forrester Research的研究，应用软件中80%～90%的代码来自开源组件，突显了软件供应链向开源化方向迅速发展的趋势。

开源代码作为开源软件基石，因具有广泛的可访问性和可利用性而使得其安全性成为了软件供应链安全领域的焦点。近年来，软件供应链攻击事件频发，平均年增长高达742%，对比近三年开源软件平均缺陷密度，密度缺陷都在逐年上升。直接威胁企业运营和国家基础设施建设，因此，及时检测开源代码漏洞、提升开源代码安全性已刻不容缓。

目前， L2+级别的自动驾驶已成为前沿车型的标配功能，L3级别的自动驾驶也在工信部的牵头下逐步拉开市场准入的帷幕。然而，随着车辆的智能化进程持续加速，自动驾驶的预期功能与预期驾驶环境也呈现出复杂化与多样化的趋势（例如，由相对可控的高速巡航场景转向错综复杂的城区驾驶场景）。在该背景下，自动驾驶的安全合规测评也面临着严峻的挑战。目前，前沿的学术工作与业界实践多采用仿真测试挖掘碰撞类的严重无人车事故（如车车相撞和人车相撞）。

图1：Apollo无人驾驶系统功能模块示意图

图2：无人驾驶系统仿真测试示意图

图3：真实案例-无人驾驶车辆（EGO）违规越过双黄线