TaintRadar: Semantic-Aware Taint-Style Vulnerability Detection via Augmented Code Property Graphs
TaintRadar è un nuovo approccio di analisi statica che aumenta i Code Property Graph con livelli semantici per la sanificazione, la persistenza e l'aliasing degli oggetti per superare le limitazioni esistenti nel tracciamento del taint, riducendo così significativamente i falsi positivi e rilevando con successo numerose vulnerabilità reali e zero-day nelle applicazioni PHP.
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Immaginate Internet come una città gigante e frenetica dove milioni di persone (gli utenti) scambiano costantemente biglietti, pacchi e segreti con vari negozi e uffici (i siti web). La maggior parte del tempo questo scambio è sicuro, ma a volte un criminale furtivo infila un biglietto avvelenato in un pacco, sperando che il proprietario del negozio lo legga involontariamente ad alta voce davanti a tutta la città o lo usi per scassinare una cassaforte. Nel mondo dell'informatica, questo viene chiamato una "vulnerabilità di tipo taint" (o di tipo contaminazione). Accade quando informazioni non attendibili provenienti da un utente viaggiano senza controllo attraverso un programma fino a raggiungere un luogo pericoloso, come un database o uno schermo, causando il caos.
Per fermare questi criminali, gli esperti di sicurezza utilizzano un metodo chiamato "analisi statica". Pensate a questo come a un detective super intelligente che legge le planimetrie di ogni negozio della città senza dover effettivamente aprire le porte. Tracciano il percorso di ogni biglietto per vedere se viene filtrato o "sanificato" (pulito) prima di raggiungere un punto pericoloso. Per anni, questi detective hanno utilizzato uno strumento chiamato "Code Property Graph" (CPG), che è come una massiccia mappa 3D che collega ogni riga di codice. Tuttavia, questo articolo sostiene che le vecchie mappe abbiano dei punti ciechi. Spesso perdono di vista come i dati vengano archiviati in un magazzino (un database) e poi prelevati in seguito da un negozio diverso, oppure si confondono quando i dati si muovono all'interno di scatole complesse e in movimento (oggetti). A causa di questi punti ciechi, i detective o mancano i crimini reali o urlano "Criminale!" quando si tratta solo di un biglietto innocuo, portando a molto tempo sprecato.
Entra in scena TaintRadar, un nuovo sistema di rilevamento aggiornato progettato per correggere questi punti ciechi. I ricercatori dietro TaintRadar hanno capito che, per catturare i cattivi, la mappa ha bisogno di qualcosa in più delle semplici linee che collegano il codice; ha bisogno di una profonda comprensione del significato. Hanno costruito un sistema che aggiunge tre nuovi "superpoteri" alla mappa standard. Primo, impara a riconoscere esattamente come funzionano i diversi tipi di pulizia (sanificazione), così da sapere quando un biglietto è davvero sicuro. Secondo, collega i puntini tra diversi negozi che condividono lo stesso magazzino, rendendosi conto che un biglietto sporco lasciato la mattina può essere raccolto e usato per creare problemi nel pomeriggio, anche se i negozi non comunicano direttamente tra loro. Terzo, diventa intelligente riguardo al modo in cui i dati si muovono all'interno di scatole complesse e in movimento, tracciando esattamente come un segreto cambia mentre passa di mano in mano all'interno di un programma.
Quando il team ha testato TaintRadar, i risultati sono stati impressionanti. Su un set standard di enigmi pratici (il benchmark SARD), ha individuato l'80% delle vulnerabilità commettendo molti meno errori rispetto agli strumenti precedenti. Ma la vera prova è arrivata quando lo hanno implementato su 19 siti web reali. TaintRadar ha individuato con successo la stragrande maggioranza dei buchi di sicurezza noti che erano stati segnalati in precedenza. Ancora più eccitante, ha scoperto 29 nuovi buchi di sicurezza mai visti prima (chiamati "zero-day") in sei diverse applicazioni. Questi includevano 26 casi in cui gli attaccanti potevano iniettare codice dannoso nei database e 3 casi in cui potevano ingannare i browser per mostrare script malevoli. I ricercatori hanno già segnalato queste nuove scoperte alle aziende proprietarie dei siti web e al database ufficiale CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), che assegna loro numeri identificativi unici in modo che possano essere corretti.
In breve, TaintRadar dimostra che insegnando al detective a comprendere la storia dei dati — come vengono puliti, dove vengono archiviati e come si muovono attraverso oggetti complessi — possiamo costruire un sistema di sicurezza molto più affilato e accurato. Non si limita a guardare le linee sulla mappa; comprende il ritmo della città, rendendo molto più difficile per i criminali digitali scivolare attraverso le crepe.
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