CN113282965A - 开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统 - Google Patents

开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统，检测方法，包括：建立同源分析特征知识库；将待检测文件的特征信息与同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；在判定待检测文件存在同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。根据本发明的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，解决了相关技术采用人工处理混源许可证篡改检测，而存在效率低、误报率高的问题，实现了开源许可证和版权信息篡改的自动检测，降低了成本和误报率，提升了效率、检出率以及检测质量。

Description

开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统
技术领域
本发明涉及软件开发技术领域，尤其涉及一种开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统。
背景技术
据不完全统计，国内外软件开发中，高达99％的软件项目中或多或少使用了开源软件，涉及的领域也非常广泛，包括目前热门的区块链、人工智能、大数据、云计算、图像识别、工业软件等众多领域。同时，开源软件作者对于知识产权保护的意识也开始越发注重，软件作者一般情况下会对自己的软件产品声明相应的开源软件许可证，以此保护自己对于开源软件作品的合法保护，维护自己的合法权益。
开发者在使用开源软件的时候，经常发生不合规使用开源软件的情况，比如著名的开源软件许可证Apache-2.0，明确声明软件开发者在使用开源代码时，需要保留原始的许可证声明和版权声明，但是在实际中，经常会发生开发者为了宣称类似“自研”等目的，有意或者无意的删除相关版权声明以及许可证声明信息，这在无形中就窃取了开源作者的果实，侵犯了开源作者的知识产权。
基于以上背景，如何智能化鉴别是否引用了他人的开源软件作品，却有意或者无意篡改(含删除、修改)原作者的相关许可证和版权声明是一件非常有意义的事情，可以帮助软件开发人员合理、合规使用开源软件作品，规避潜在的法律诉讼风险和名誉损失。在相关涉及知识产权评测、知识产权纠纷等领域下也具有很大的作用。
目前，针对混源软件开源许可证篡改检测，国内外均没有智能检测的方法，相关的需求场景也是较少，当需要做相关事情的时候，一般都是通过人眼看，逐个文件的识别判断。
发明内容
本发明要解决的技术问题是如何对开源许可证和版权信息篡改进行智能检测，本发明提供一种开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统。
根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，包括：
建立同源分析特征知识库；
将待检测文件的特征信息与所述同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断所述待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；
在判定所述待检测文件存在同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将所述待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断所述待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。
根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，解决了相关技术采用人工处理混源许可证篡改检测，而存在效率低、误报率高的问题，实现了开源许可证和版权信息篡改的自动检测，降低了成本和误报率，提升了效率、检出率以及检测质量。
根据本发明的一些实施例，在对所述待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验之前，所述方法还包括：
建立许可证和版权信息知识库，用于存储开源许可证和版权的基础信息、条款信息。
在本发明的一些实施例中，在对所述待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验时，将所述待检测文件的许可证和版权信息与所述许可证和版权信息知识库中的开源许可证和版权的基础信息、条款信息进行匹配校验。
根据本发明的一些实施例，所述同源分析特征知识库中的特征信息包括：原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征，所述将待检测文件与所述同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断所述待检测文件是存在同源关系文件，包括：
将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的原文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在原文件同源的同源关系文件；
将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在文件级同源的同源关系文件；
将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的代码片段级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在代码片段级同源的同源关系文件。
在本发明的一些实施例中，所述原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征中的至少一种为Hash特征。
根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测系统，包括：
第一知识库创建模块，用于建立同源分析特征知识库；
同源关系判断模块，用于将待检测文件的特征信息与所述同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断所述待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；
许可证和版权校验模块，用于在判定所述待检测文件存在同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将所述待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断所述待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。
根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测系统，解决了相关技术采用人工处理混源许可证篡改检测，而存在效率低、误报率高的问题，实现了开源许可证和版权信息篡改的自动检测，降低了成本和误报率，提升了效率、检出率以及检测质量。
根据本发明的一些实施例，所述系统还包括：
第二知识库创建模块，用于建立许可证和版权信息知识库，以存储所述开源许可证和版权的基础信息、条款信息。
在本发明的一些实施例中，所述系统还包括：提取模块，用于在对所述待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验时，将所述待检测文件的许可证和版权信息与所述许可证和版权信息知识库中的开源许可证和版权的基础信息、条款信息进行匹配校验。
根据本发明的一些实施例，所述同源分析特征知识库中的特征信息包括：原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征，所述同源关系判断模块，包括：
第一判断模块，用于将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的原文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在原文件级同源的同源关系文件；
第二判断模块，用于将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否为存在文件级同源的同源关系文件；
第三判断模块，用于将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的代码片段级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否为存在代码片段级同源的同源关系文件。
在本发明的一些实施例中，所述原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征中的至少一种为Hash特征。
附图说明
图1为根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测方法流程图；
图2为根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测方法示意图；
图3为根据本发明实施例的同源关系判断方法流程图；
图4为根据本发明实施例的待检测文件的文件许可证和版权信息提取流程图；
图5为根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测系统示意图。
附图标记：
检测系统100，
第一知识库创建模块10，同源关系判断模块20，许可证和版权校验模块30。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明进行详细说明如后。
相关技术中，针对混源软件开源许可证篡改检测，一般都是通过人眼看，逐个文件的识别判断。存在如下缺陷：
成本高、效率低、误报率高、检出率低、因为人员素质的参差不齐，检出结果质量不一。
针对上述问题，本发明提出一种开源许可证和版权信息篡改的检测方法及系统。
请参阅图1，根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测方法包括如下步骤：
S110，建立同源分析特征知识库；
具体地，可以依托收集整理的开源代码，通过词法分析器，建立同源分析特征知识库，用来支撑待检测文件的同源检测。
S120，将待检测文件的特征信息与同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；
S130，在判定待检测文件具有同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。
根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，解决了相关技术采用人工处理混源许可证篡改检测，而存在效率低、误报率高的问题，实现了开源许可证和版权信息篡改的自动检测，降低了成本和误报率，提升了效率、检出率以及检测质量。
根据本发明的一些实施例，在对待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验之前，方法还包括：
建立许可证和版权信息知识库，用于存储开源许可证和版权的基础信息、条款信息。
需要说明的是，在建立许可证和版权信息知识库时，可以通过收集整理许可证的基础信息和相应的条款信息，并且建立许可证和版权信息知识库。
在本发明的一些实施例中，如图4所示，在对待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验时，将待检测文件的许可证和版权信息与所述许可证和版权信息知识库中的开源许可证和版权的基础信息、条款信息进行匹配校验。。
根据本发明的一些实施例，同源分析特征知识库中的特征信息包括：原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征。如图3所示，将待检测文件与同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断待检测文件是否存在同源关系文件，包括：
将待检测文件与同源分析特征知识库中的原文件级特征进行匹配，判断待检测文件存在原文件级同源的同源关系文件；
将待检测文件与同源分析特征知识库中的文件级特征进行匹配，判断待检测文件存在文件级同源的同源关系文件；
将待检测文件与同源分析特征知识库中的代码片段级特征进行匹配，判断待检测文件存在代码片段级同源的同源关系文件。
在本发明的一些实施例中，原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征中的至少一种为Hash特征。
需要说明的是，在对提取原文件级特征、文件级特征和代码段级特征时，可以采用Hash算法进行处理，原始文件Hash特征、文件级别Hash特征、代码片段级别Hash特征。
如图5所示，根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测系统100，包括：第一知识库创建模块10，同源关系判断模块20和许可证和版权校验模块30。
其中，第一知识库创建模块10用于建立同源分析特征知识库；
具体地，第一知识库创建模块10可以依托收集整理的开源代码，通过词法分析器，建立同源分析特征知识库，用来支撑待检测文件的同源检测。
同源关系判断模块20用于将待检测文件的特征信息与同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；
许可证和版权校验模块30用于在判定待检测文件具有同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。
根据本发明实施例的开源许可证和版权信息篡改的检测系统100，解决了相关技术采用人工处理混源许可证篡改检测，而存在效率低、误报率高的问题，实现了开源许可证和版权信息篡改的自动检测，降低了成本和误报率，提升了效率、检出率以及检测质量。
根据本发明的一些实施例，系统还包括：第二知识库创建模块，用于建立许可证和版权信息知识库，以存储所述开源许可证和版权的基础信息、条款信息。
需要说明的是，第二知识库创建模块在建立许可证和版权信息知识库时，可以通过收集整理许可证的基础信息和相应的条款信息，并且建立许可证和版权信息知识库。
在本发明的一些实施例中，系统100还包括：提取模块，用于在对待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验时，将待检测文件的许可证和版权信息与许可证和版权信息知识库中的开源许可证和版权的基础信息、条款信息进行匹配校验。
根据本发明的一些实施例，同源分析特征知识库中的特征信息包括：原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征。
同源关系判断模块20，包括：第一判断模块，第二判断模块和第三判断模块。
其中，第一判断模块用于将待检测文件与同源分析特征知识库中的原文件级特征进行匹配，判断待检测文件存在原文件级同源的同源关系文件；
第二判断模块用于将待检测文件与同源分析特征知识库中的文件级特征进行匹配，判断待检测文件存在文件级同源的同源关系文件；
第三判断模块用于将待检测文件与同源分析特征知识库中的代码片段级特征进行匹配，判断待检测文件存在代码片段级同源的同源关系文件。
在本发明的一些实施例中，原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征中的至少一种为Hash特征。
需要说明的是，在对提取原文件级特征、文件级特征和代码段级特征时，可以采用Hash算法进行处理，原始文件Hash特征、文件级别Hash特征、代码片段级别Hash特征。
下面参照附图以一个具体的实施例详细描述根据本发明的开源许可证和版权信息篡改的检测方法。值得理解的是，下属描述仅是示例性描述，而不应理解为对本发明的具体限制。
如图2所示，该发明为了实现混源软件开源许可证及协议篡改智能检测，主要包含5个步骤：
A100，建立文件同源分析特征知识库；
在建立文件同源分析特征知识库时，主要是依托收集整理的开源代码，通过词法分析器，建立源代码特征知识库，用来支撑文件同源检测，分别会提取原始文件Hash特征、文件级别Hash特征、代码片段级别Hash特征。
A200，建立许可证基础信息和条款信息知识库；
在建立许可证基础信息和条款信息知识库时，主要是收集整理许可证的基础信息和相应的条款信息，并且建立相应的知识库。
A300，通过同源检测工具，判断文件同源关系；
根据同源检测工具和文件同源特征知识库，通过文件同源检测工具，鉴定混源软件中的文件是否与开源文件存在同源关系，并给出相应的结果，如原始级别同源(一模一样)、文件级别同源(文件结构整体一致)、代码片段级别同源(文件结构在代码片段级别上一致)，具体流程如下图3所示。
A400，分别提取待检测文件和同源文件的开源许可证信息和版本信息；
针对步骤A300中的3种检测的结果，将认定具有同源关系的文件，通过文件许可证和版权信息提取器，分别提取待检测文件和开源文件许可证信息和版权信息，具体流程如图4所示。
A500，比较具有同源关系的文件之间的许可证和版权篡改关系。
通过步骤A400中提取的许可证和版权信息，进行相应的比较和分析，判定混源软件中的文件和开源文件是否存在许可证和版权信息的篡改、新增、删除等操作。
该步骤中，主要是根据4中提取的许可证和版权信息，鉴定识别待检测文件和具有同源关系的开源文件之间是否存在不一致，具体分为篡改、删除、新增和不变4种类别，具体对应的情况和鉴定结果分为如下16种：
1)许可证新增，版权新增；2)许可证新增，版权不变；3)许可证新增，版权修改；4)许可证新增，版权删除；5)许可证不变，版权新增；6)许可证不变，版权不变；7)许可证不变，版权修改；8)许可证不变，版权删除；9)许可证修改，版权新增；10)许可证修改，版权不变；11)许可证修改，版权修改；12)许可证修改，版权删除；13)许可证删除，版权新增；14)许可证删除，版权不变；15)许可证删除，版权修改；16)许可证删除，版权删除。
综上所述，本发明依赖同源特征知识库，自动化识别混源软件中的开源成分，鉴别具有同源关系的文件，通过许可证和版权信息提取器，智能化提取相关文件中的许可证和版权信息，分别比较具有同源关系的文件中的许可证和版权信息，识别混源软件中的编码文件与开源知识库中的开源文件是否存在在许可证和版权信息上的新增、删除、篡改等现象，除了许可证基础信息和条款信息解读与知识库建立环节之外，其他过程均实现自动化，通过本发明，在混源软件中针对许可证和版权信息篡改的检测实现智能化，还会带来如下收益：
实现了开源许可证和版权信息篡改的自动检测，降低了成本和误报率，提升了效率、检出率以及检测质量。
通过具体实施方式的说明，应当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图示仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。

Claims (10)

1.一种开源许可证和版权信息篡改的检测方法，其特征在于，包括：
建立同源分析特征知识库；
将待检测文件的特征信息与所述同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断所述待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；
在判定所述待检测文件存在同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将所述待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断所述待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。
2.根据权利要求1所述的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，其特征在于，在对所述待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验之前，所述方法还包括：
建立许可证和版权信息知识库，用于存储开源许可证和版权的基础信息、条款信息。
3.根据权利要求2所述的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，其特征在于，在对所述待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验时，将所述待检测文件的许可证和版权信息与所述许可证和版权信息知识库中的开源许可证和版权的基础信息、条款信息进行匹配校验。
4.根据权利要求1所述的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，其特征在于，所述同源分析特征知识库中的特征信息包括：原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征，所述将待检测文件与所述同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断所述待检测文件是存在同源关系文件，包括：
将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的原文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在原文件级同源的同源关系文件；
将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在文件级同源的同源关系文件；
将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的代码片段级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在代码片段级同源的同源关系文件。
5.根据权利要求4所述的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，其特征在于，所述原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征中的至少一种为Hash特征。
6.一种开源许可证和版权信息篡改的检测系统，其特征在于，包括：
第一知识库创建模块，用于建立同源分析特征知识库；
同源关系判断模块，用于将待检测文件的特征信息与所述同源分析特征知识库中的特征信息进行匹配，判断所述待检测文件是否与特征信息知识库中的文件具有同源关系；
许可证和版权校验模块，用于在判定所述待检测文件存在同源关系文件的情况下，记录同源关系文件，并将所述待检测文件的许可证和版权信息与同源关系文件的许可证和版权信息进行匹配校验，判断所述待检测文件中的许可证和版权信息是否有篡改、删除及新增现象。
7.根据权利要求6所述的开源许可证和版权信息篡改的检测系统，其特征在于，所述系统还包括：
第二知识库创建模块，用于建立许可证和版权信息知识库，以存储所述开源许可证和版权的基础信息、条款信息。
8.根据权利要求7所述的开源许可证和版权信息篡改的检测系统，其特征在于，所述系统还包括：提取模块，用于在对所述待检测文件的许可证和版权信息进行匹配校验时，将所述待检测文件的许可证和版权信息与所述许可证和版权信息知识库中的开源许可证和版权的基础信息、条款信息进行匹配校验。
9.根据权利要求6所述的开源许可证和版权信息篡改的检测系统，其特征在于，所述同源分析特征知识库中的特征信息包括：原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征，所述同源关系判断模块，包括：
第一判断模块，用于将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的原文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否存在原文件级同源的同源关系文件；
第二判断模块，用于将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的文件级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否为存在文件级同源的同源关系文件；
第三判断模块，用于将所述待检测文件与所述同源分析特征知识库中的代码片段级特征进行匹配，判断所述待检测文件是否为存在代码片段级同源的同源关系文件。
10.根据权利要求9所述的开源许可证和版权信息篡改的检测方法，其特征在于，所述原文件级特征、文件级特征和代码片段级特征中的至少一种为Hash特征。
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