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計(jì)算機(jī)漏洞檢測分析論文
1漏洞的定義與特點(diǎn)
可以將漏洞定義為存在于一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的弱點(diǎn)或缺陷，這些弱點(diǎn)或缺陷導(dǎo)致系統(tǒng)對某一特定的威脅攻擊或危險(xiǎn)事件具有敏感性，或具有進(jìn)行攻擊威脅的可能性[1]。軟件漏洞產(chǎn)生通常是由于在軟件的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)中由于開發(fā)人員有意或無意的失誤造成是系統(tǒng)潛在的不安全性。漏洞可以劃分為功能性邏輯漏洞和安全性邏輯漏洞。功能性邏輯漏洞是指影響軟件的正常功能，例如執(zhí)行結(jié)果錯(cuò)誤、執(zhí)行流程錯(cuò)誤等。安全性邏輯漏洞是指通常情況下不影響軟件的正常功能，但如果漏洞被攻擊者成功利用后，有可能造成軟件運(yùn)行錯(cuò)誤甚至執(zhí)行惡意代碼，例如緩沖區(qū)溢出漏洞、網(wǎng)站中的跨站腳本漏洞（XSS）、SQL注入漏洞等[2]。
漏洞具有以下特點(diǎn)：1）編程過程中出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤是很普遍的現(xiàn)象，這些錯(cuò)誤絕大多數(shù)都是由于疏忽造成的；2）數(shù)據(jù)處理（例如對變量賦值）比數(shù)值計(jì)算更容易出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤，過小和過大的程序模塊都比中等程序模塊更容易出現(xiàn)錯(cuò)誤；3）漏洞和具體的系統(tǒng)環(huán)境密切相關(guān)。在不同種類的軟、硬件設(shè)備中，同種設(shè)備的不同版本之間，由不同設(shè)備構(gòu)成的不同系統(tǒng)之間，以及同種系統(tǒng)在不同的設(shè)置條件下，都會(huì)存在各自不同的安全漏洞問題；4）漏洞問題與時(shí)間緊密相關(guān)。隨著時(shí)間的推移，舊的漏洞會(huì)不斷得到修補(bǔ)或糾正，新的漏洞會(huì)不斷出現(xiàn)，因而漏洞問題會(huì)長期存在[3]。
2漏洞研究技術(shù)分類
根據(jù)研究對象的不同，漏洞挖掘技術(shù)可以分為基于源代碼的漏洞挖掘技術(shù)、基于目標(biāo)代碼的漏洞挖掘技術(shù)和混合漏洞挖掘技術(shù)三大類�；谠创a的漏洞挖掘又稱為靜態(tài)檢測，是通過對源代碼的分析，找到軟件中存在的漏洞�；谀繕�(biāo)代碼的漏洞挖掘又稱為動(dòng)態(tài)檢測，首先將要分析的目標(biāo)程序進(jìn)行反匯編，得到匯編代碼；然后對匯編代碼進(jìn)行分析，來判斷是否存在漏洞�；旌下┒赐诰蚣夹g(shù)是結(jié)合靜態(tài)檢測和動(dòng)態(tài)檢測的優(yōu)點(diǎn)，對目標(biāo)程序進(jìn)行漏洞挖掘。
2.1靜態(tài)檢測技術(shù)
靜態(tài)檢測技術(shù)可以通過手工或源代碼分析工具輔助完成，主要針對源代碼結(jié)構(gòu)、跳轉(zhuǎn)條件、邊界條件、調(diào)用函數(shù)等進(jìn)行分析，查找目標(biāo)代碼中的不安全因素。例如，可以檢查源代碼中的Printf之類函數(shù)，檢查是否對其使用條件進(jìn)行了限定，是否對邊界條件進(jìn)行了檢查。由于現(xiàn)代軟件源代碼數(shù)量龐大，不可能完全對其進(jìn)行人工審計(jì)。靜態(tài)分析技術(shù)具有以下特點(diǎn)[4]：首先，通過工具對源代碼進(jìn)行掃描，靜態(tài)檢測技術(shù)效率高，分析速度快；其次，靜態(tài)檢測技術(shù)可以通過設(shè)置不同的測試條件實(shí)現(xiàn)對代碼的全面掃描；再次，靜態(tài)檢測技術(shù)可以在一些開源項(xiàng)目或在項(xiàng)目開發(fā)階段進(jìn)行挖掘，及時(shí)修復(fù)系統(tǒng)中存在的漏洞。但這種方法必須獲得源代碼，并且需對目標(biāo)代碼進(jìn)行分析、編譯等。另一方面靜態(tài)檢測技術(shù)是通過對源代碼依據(jù)一定規(guī)則分析來實(shí)現(xiàn)，因此要建立源代碼的特征庫和規(guī)則庫。隨著漏洞數(shù)量的增加，特征庫也隨之不斷擴(kuò)大，繼而帶來檢測效率不斷降低。由于靜態(tài)檢測技術(shù)是依據(jù)特征庫來進(jìn)行分析判斷，因此存在誤報(bào)和漏報(bào)的情況。文獻(xiàn)[5]中，將靜態(tài)檢測技術(shù)分為詞法分析、規(guī)則檢查和類型推導(dǎo)。詞法分析技術(shù)最早出現(xiàn)于BMAT技術(shù)中，這種方法只對語法進(jìn)行檢查，判斷詞法中是否存在漏洞，如果存在則根據(jù)知識庫進(jìn)行進(jìn)一步判斷。規(guī)則檢查通過檢查程序編制規(guī)則來判斷程序是否存在漏洞，如C語言中是否對變量進(jìn)行了初始化。規(guī)則檢查將這些規(guī)則以特定語法描述，然后再將程序行為進(jìn)行比對檢測。類型推導(dǎo)通過推導(dǎo)程序中變量和函數(shù)類型，來判斷變量和函數(shù)的訪問是否符合類型規(guī)則�；陬愋屯茖�(dǎo)的靜態(tài)分析方法適用于控制流無關(guān)分析，但對于控制流相關(guān)的特性則需要引入類型限定詞和子類型[6]的概念來擴(kuò)展源語言的類型系統(tǒng)，使得新類型系統(tǒng)在源語言的數(shù)據(jù)類型上加以擴(kuò)展并表示出類型之間的關(guān)系。針對現(xiàn)有漏洞靜態(tài)檢測方法中存在的誤報(bào)率和漏報(bào)率較高問題，文獻(xiàn)[7]提出了一種基于數(shù)據(jù)安全狀態(tài)跟蹤和檢查的安全漏洞靜態(tài)檢測方法。該方法擴(kuò)展了漏洞狀態(tài)模型的狀態(tài)空間，設(shè)定多個(gè)安全屬性，通過安全屬性描述安全狀態(tài)。同時(shí)，對漏洞狀態(tài)機(jī)中進(jìn)行合法性校驗(yàn)，識別誤報(bào)的可能性。通過建立非可信數(shù)據(jù)識別系統(tǒng)中的漏報(bào)情況。
2.2動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)
由于在實(shí)際檢測過程中，除開源軟件以外，很難獲得被測系統(tǒng)的源代碼信息，因此限制了靜態(tài)檢測技術(shù)的應(yīng)用。動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)是通過構(gòu)造非標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)，調(diào)試運(yùn)行軟件系統(tǒng)，根據(jù)系統(tǒng)功能或數(shù)據(jù)流向，檢查運(yùn)行結(jié)果的異常，以判斷被測軟件系統(tǒng)是否存在漏洞。動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)通常以輸入接口或者運(yùn)行環(huán)境為入手點(diǎn)，檢測系統(tǒng)中存在的漏洞。雖然動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)具有準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn)，但是其效率卻十分低下，因?yàn)楦鞣N軟件系統(tǒng)本身的功能和流程有所不同，所以不能像靜態(tài)檢測技術(shù)那樣進(jìn)行統(tǒng)一的掃描，而應(yīng)該針對軟件系統(tǒng)的功能進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測，這樣就勢必造成了效率的降低[4]。并且動(dòng)態(tài)檢測只能確定漏洞可能存在的范圍，需進(jìn)行進(jìn)一步的跟蹤和分析，通過經(jīng)驗(yàn)才能確定安全漏洞的類型和利用，因此難以應(yīng)用到大型軟件當(dāng)中。文獻(xiàn)[8]提出了一種動(dòng)態(tài)與靜態(tài)技術(shù)相結(jié)合的二進(jìn)制漏洞挖掘方法。該方法通過對二進(jìn)制文件反編譯，得到偽源代碼，然后設(shè)計(jì)了虛擬執(zhí)行環(huán)境VM。然后，通過VM，考察指令執(zhí)行狀態(tài)，跟蹤寄存器的變化，解決了指針別名的問題。通過記錄VM中虛擬內(nèi)存每條指令訪存地址，最后統(tǒng)計(jì)計(jì)算出每條訪存指令實(shí)際訪問的變量地址，解決了變量精確識別的問題。文獻(xiàn)[9]提出利用全系統(tǒng)模擬器作為動(dòng)態(tài)執(zhí)行環(huán)境，通過追蹤輸入數(shù)據(jù)處理路徑檢測溢出漏洞。該方面面向可執(zhí)行代碼，通過構(gòu)建全系統(tǒng)模擬器來進(jìn)行漏洞檢測，將可執(zhí)行代碼動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換成形式統(tǒng)一、便于分析追蹤的元指令表示形式。為解決動(dòng)態(tài)檢測代碼覆蓋率的問題，該方法制定了溢出漏洞的判定規(guī)則，歸納溢出形成條件，并結(jié)合系統(tǒng)狀態(tài)回退完成多路徑漏洞搜索，提高了檢測的覆蓋率。
2.3混合檢測技術(shù)
由于靜態(tài)檢測技術(shù)需要目標(biāo)程序源代碼，并具有檢測規(guī)模大、誤報(bào)率高的缺陷，而動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)又存在覆蓋率低、效率低的缺陷。因此，近幾年，混合檢測技術(shù)發(fā)展迅速，它有效的結(jié)合了靜態(tài)檢測和動(dòng)態(tài)檢測的優(yōu)點(diǎn)，避免了靜態(tài)檢測和動(dòng)態(tài)檢測的缺點(diǎn)，有效地提高了檢測效率和準(zhǔn)確率�；旌蠙z測技術(shù)表現(xiàn)為與動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)相似的形式，然而測試者根據(jù)程序的先驗(yàn)知識，在測試過程中有針對性的設(shè)計(jì)測試用例。這種測試可以直接針對數(shù)據(jù)流中感興趣的邊界情況進(jìn)行測試，從而比動(dòng)態(tài)檢測更高效。目前，混合檢測技術(shù)主要通過自動(dòng)化的漏洞挖掘器即Fuzzing檢測技術(shù)實(shí)現(xiàn)。漏洞挖掘器首先分析目標(biāo)軟件的運(yùn)行環(huán)境、功能和接口等，構(gòu)造畸形數(shù)據(jù)，生成測試用例。然后，通過接口傳遞測試用例，運(yùn)行程序。最后，使用監(jiān)控程序監(jiān)視程序運(yùn)行，如果程序運(yùn)行出現(xiàn)異常則記錄程序運(yùn)行環(huán)境和輸入數(shù)據(jù)進(jìn)一步對異常信息進(jìn)行分析。不同漏洞挖掘器由于挖掘?qū)ο蟮牟煌�，其結(jié)構(gòu)、挖掘方法都有很大的不同。目前主要有文件類型漏洞挖掘器、FTP漏洞挖掘器、Web漏洞挖掘器、操作系統(tǒng)漏洞挖掘器等。根據(jù)挖掘器構(gòu)造測試用例方式的不同，F(xiàn)uzzing技術(shù)可以分為兩類[4]，DumbFuzzing和IntelligentFuzzing。DumbFuzzing檢測技術(shù)類似于黑盒測試完全根據(jù)隨機(jī)的輸入去發(fā)現(xiàn)問題。這種方法實(shí)現(xiàn)簡單，容易快速的觸發(fā)漏洞的錯(cuò)誤位置。由于沒有針對性，因此其效率低下。IntelligentFuzzing檢測技術(shù)通過研究目標(biāo)軟件的協(xié)議、輸入、文件格式等方面內(nèi)容，有針對性的構(gòu)造測試用例，能夠提高自動(dòng)化檢測的效率，因此這種方法能夠更加有效的進(jìn)行軟件安全漏洞挖掘。
3結(jié)束語
因?yàn)椴煌┒囱芯考夹g(shù)針對的研究目標(biāo)不同，所以具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。靜態(tài)檢測技術(shù)具有分析速度快，覆蓋全面的特點(diǎn)，但其誤報(bào)率卻很高；而動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)準(zhǔn)確率高，但其不能覆蓋程序的各個(gè)流程，具有較大的隨機(jī)性；混合檢測技術(shù)避免了上述兩種方法的缺點(diǎn)，但由于目前檢測技術(shù)的局限性，仍有很多工作需要完成：
1）后門及訪問控制缺陷檢測困難。由于后門及訪問控制缺陷不會(huì)引起程序異常，并在邏輯上很難區(qū)分，所以常規(guī)漏洞檢測方法難以發(fā)現(xiàn)后門及邏輯上的缺陷；
2）檢測過程難以全部自動(dòng)化。目前，F(xiàn)uzzing技術(shù)需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)創(chuàng)建測試用例，并且自動(dòng)化的檢測結(jié)果需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)一步分析，以確定漏洞是否存在以及如何利用。
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