[發(fā)明專利]一種針對堆可控分配漏洞的檢測方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2013-07-03
• 公開（公告）號: CN103389939A
• 公開（公告）日: 2013-11-13
• 發(fā)明（設計）人: 陳渝;肖奇學;郭世澤;史元春;徐永健;茅俊杰;趙靜;陳韜
• 申請（專利權）人: 清華大學;中國人民解放軍總參謀部第五十四研究所
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06F21/57
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 高燕燕

技術領域

本發(fā)明涉及一種針對堆可控分配漏洞的檢測方法及系統(tǒng)，屬于操作系統(tǒng)漏洞檢測領域。

背景技術

內(nèi)存管理方面的安全問題是操作系統(tǒng)安全領域非常重要的一部分，內(nèi)存分配以及內(nèi)存訪問安全問題的研究非常重要。一般來說漏洞挖掘的方法分為靜態(tài)檢測和動態(tài)運行測試。它們分別指：

靜態(tài)檢測：主要是通過對軟件系統(tǒng)的源代碼進行安全掃描，根據(jù)程序中數(shù)據(jù)流，控制流，語義等信息與其特有軟件安全規(guī)則庫進行匹對，從中找出代碼中潛在的安全漏洞。靜態(tài)的源代碼安全測試是非常有用的方法，它可以在編碼階段找出所有可能存在安全風險的代碼，這樣開發(fā)人員可以在早期解決潛在的安全問題。

動態(tài)測試：動態(tài)檢測技術是一種不同于靜態(tài)檢測技術的動態(tài)的檢測技術，它通過調(diào)試器運行被檢測的軟件的某項功能，檢查運行結果與預期結果的差距，來確定被測軟件此功能是否存在安全缺陷。這是一種針對軟件功能的檢測技術，它主要由構造測試用例，調(diào)試軟件程序，分析軟件程序三個部分構成。

現(xiàn)有的漏洞檢測技術主要是基于源代碼的靜態(tài)分析、基于二進制代碼的靜態(tài)分析、Fuzzing測試技術。單純的靜態(tài)檢測準確度低、誤報率高，而動態(tài)測試的覆蓋率又比較低，漏報較多。

可控堆分配漏洞定義：當一個函數(shù)調(diào)用，在某個分支或路徑上進行堆分配操作（即malloc），在linux內(nèi)核中一般調(diào)用kmalloc來實現(xiàn)。而此時要分配的大小可由函數(shù)傳入的參數(shù)來控制的，那么該函數(shù)存在可控堆分配漏洞。攻擊者可以通過構造相應的輸入使得kmalloc的大小為0或者很大的數(shù)，從而使得程序的運行得到意想不到的結果。如果此時的可控分配大小還可以存在整數(shù)溢出，使得通過一個較大的輸入因子溢出后分配的結果為較小的值，而這種情況容易被程序員疏忽，在后面進行內(nèi)存操作時發(fā)生錯誤。如cve-2004-1334、cve-2004-2013、cve-2011-1746，皆為這類型漏洞。

可控堆分配漏洞并不被認為是一種新的漏洞類型（像緩沖區(qū)溢出漏洞一樣）。但是我們認為這是一種新的類型的代碼缺陷，類似整數(shù)溢出，許多時候會發(fā)生，但是是合法的，且不會導致漏洞。但這種缺陷發(fā)生的同時，還有整數(shù)溢出發(fā)生，那么之后發(fā)生堆緩沖區(qū)溢出的可能性將大大增加，從而導致嚴重的安全隱患。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種針對堆可控分配漏洞的檢測方法及系統(tǒng)，基于融合了使用虛擬機技術動態(tài)執(zhí)行測試和使用符號執(zhí)行靜態(tài)分析技術的通用測試平臺，覆蓋率比Fuzzing等動態(tài)測試技術高，并且同時具備動態(tài)檢測的準確性，誤報率低。

該針對堆可控分配漏洞的檢測方法包括以下步驟：

第一步：對目標分析文件進行逆向分析，通過反匯編、反編譯、調(diào)試分析手段，對目標分析文件進行信息的獲取和還原，獲取的信息包括文件的執(zhí)行流程信息、函數(shù)名稱、參數(shù)信息、資源信息；

第二步：對需要分析的文件的函數(shù)參數(shù)進行符號化；

第三步：利用符號執(zhí)行引擎對目標分析文件進行具體執(zhí)行和符號執(zhí)行相結合的分析，從而遍歷所有路徑；

第四步：利用二進制翻譯方法對堆分配函數(shù)進行監(jiān)控分析；

第五步：在目標分析文件執(zhí)行到被監(jiān)控的堆分配函數(shù)處時，對堆分配函數(shù)進行分析，通過堆棧獲取堆分配函數(shù)需要分配的大小，并判斷是否為符號值，如果是具體值，則繼續(xù)運行，跳轉至第八步；如果是符號值，則報告該路徑所達的堆分配函數(shù)是存在可控堆分配漏洞，返回第三步；

第六步：對符號值進行分析求解，如果size可以等于0，則表示通過設置相關參數(shù)，可以使得堆分配函數(shù)分配大小為0的內(nèi)存，則報告中等危險漏洞；

第七步：對符號值size進行整數(shù)溢出分析，并結合該路徑上對size的約束，檢測是否存在通過設定相應的變量，使得該符號值size存在整數(shù)溢出的可能，如果存在，則報告高等危險漏洞，并結束該路徑。

本發(fā)明的優(yōu)點在于將選擇性符號執(zhí)行和整數(shù)溢出錯誤檢測結合，在脫離了源碼依賴的基礎上又提高了檢測結果的正確性和全面性，而且在時間消耗上也比完全符號執(zhí)行更有優(yōu)勢，這是目前單純的動態(tài)和靜態(tài)整數(shù)溢出錯誤檢測所無法同時達到的。

附圖說明

圖1是本發(fā)明所提出方法工作流程圖；

圖2為本發(fā)明針對堆可控分配漏洞的檢測系統(tǒng)結構圖。

具體實施方式

下面結合具體實施例和附圖詳細說明本發(fā)明，但本發(fā)明并不僅限于此。

如圖1所示，本發(fā)明將提出的針對可控堆分配漏洞進行檢測的方法，包括以下步驟：

1、對目標分析文件進行逆向工程，獲取需要分析的函數(shù)和參數(shù)信息；