針對PHP應(yīng)用的二階漏洞檢測方法

周 航 方 勇 黃 誠 劉 亮 陳興剛

1(四川大學(xué)電子信息學(xué)院 成都 610065)

2(四川大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院 成都 610207)

3(成都市計量檢定測試院 成都 610056)

(helloworld@stu.scu.edu.cn)

隨著HTML5的快速發(fā)展,Web應(yīng)用系統(tǒng)在各個行業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛,采用PHP開發(fā)的網(wǎng)站更是不計其數(shù).據(jù)2014年相關(guān)報告統(tǒng)計,Github上PHP開源項目已經(jīng)接近14萬[1],而這一數(shù)據(jù)仍在不斷增長.PHP作為腳本語言,存在入門簡單、語法靈活、語法不嚴謹?shù)忍攸c.這些特點導(dǎo)致PHP語言開發(fā)的Web系統(tǒng)長期以來遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊,針對PHP應(yīng)用的安全研究刻不容緩.

目前針對程序源代碼漏洞檢測方法主要分為2類:動態(tài)檢測技術(shù)和靜態(tài)檢測技術(shù).動態(tài)檢測技術(shù)可分為主動檢測和被動檢測2種方式:主動檢測利用沙箱環(huán)境,將PHP源代碼逐一在沙箱中運行,通過動態(tài)分析污點的匯聚點分析漏洞類型;被動檢測主要是對用戶行為進行監(jiān)控,例如PHP擴展Taint,當用戶輸入的污染數(shù)據(jù)傳入某些危險函數(shù)時擴展就會發(fā)出警告[2].靜態(tài)分析主要采用了基于數(shù)據(jù)流分析的污點分析技術(shù),對一個變量而言,它本身只有2種狀態(tài):污染狀態(tài)和非污染狀態(tài)[3].污點分析可以抽象為一個三元組〈sources,sinks,sanitizers〉,它的整個過程就是分析程序中污點源引入的數(shù)據(jù)是否不經(jīng)過無害處理而直接進入污點匯聚點[4].相比于動態(tài)檢測,靜態(tài)檢測不需要在運行源代碼的情況下進行分析,有著執(zhí)行速度快、效率高、代碼覆蓋面廣等優(yōu)點[5].

針對Web二階漏洞檢測技術(shù),國內(nèi)外的專家學(xué)者作了如下研究:Yan等人[6]采用識別準則的方式對二階SQL注入漏洞進行檢測,該方法對準則庫依賴極強并且準則庫需要人為添加維護,在實際環(huán)境中不可取;田玉杰等人[7]提出了一種基于改進參數(shù)化的二階SQL注入攻擊防御模型,但是該模型的建立是以正常用戶輸入中不允許包含SQL代碼為前提的,誤報率較高且通用性差.Backes等人[8]提出了一種基于語法相似性的方法進行漏洞檢測,該方法針對大規(guī)模漏洞檢測非常有效,但是它對模板代碼有著很高的要求,對特定系統(tǒng)的漏洞檢測十分局限.上述文獻中提到的二階漏洞檢測方法普遍存在依賴規(guī)則、通用性較差的缺點.針對這些問題,本文主要進行了如下研究及工作:

1)研究了二階漏洞的產(chǎn)生原理以及當前針對此類問題的檢測方法,分析了這些方法在進行二階漏洞檢測時的不足.

2)提出了二階漏洞的靜態(tài)檢測方法.在抽象語法樹的基礎(chǔ)上提出了控制流圖的構(gòu)建方法,利用控制流圖以及語法分析技術(shù)重建數(shù)據(jù)庫讀寫操作模型,結(jié)合數(shù)據(jù)流分析檢測源碼中可能存在的二階漏洞.

3)基于上述方法實現(xiàn)原型系統(tǒng)CodeAn,并選取Github上PHP開源項目進行漏洞檢測.實驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)誤報率為9%,低于同類漏洞檢測工具.

1 關(guān)鍵技術(shù)研究

1.1 二階漏洞分析及示例

在常見的一階漏洞中,污點源通常定義為用戶的輸入[9].污點分析的過程就是分析用戶的輸入在到達敏感函數(shù)之前是否經(jīng)過了適當?shù)膬艋幚?但是如果污點源引入的數(shù)據(jù)不直接進入污點匯聚點而是先存入數(shù)據(jù)庫,當污染的數(shù)據(jù)再次從數(shù)據(jù)庫中取出來并且沒有經(jīng)過適當?shù)膬艋幚砭瓦M入污點匯聚點,此過程就可能會導(dǎo)致新的Web應(yīng)用漏洞,這類漏洞通常被定義為二階漏洞.針對此類漏洞的污點分析就可以抽象為一個四元組〈sources,database,sinks,santizers〉.

圖1展示了二階漏洞的模型:攻擊者向服務(wù)端發(fā)起惡意請求;服務(wù)端接收惡意數(shù)據(jù)后存入數(shù)據(jù)庫之中;在程序的運行過程中,數(shù)據(jù)庫中的污染數(shù)據(jù)被取出來并且沒有進行適當?shù)剡^濾就直接進入危險函數(shù),導(dǎo)致Web二階漏洞產(chǎn)生.

圖1 二階漏洞模型

本文以存儲型XSS為例(存儲型XSS可以看作是二階XSS漏洞),介紹二階漏洞的產(chǎn)生原理.圖2為1段存儲用戶輸入數(shù)據(jù)、讀取用戶輸入數(shù)據(jù)并輸出的代碼.在程序的第2行,服務(wù)端獲取用戶的數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行SQL注入過濾;第3行將過濾后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中;第5行讀取數(shù)據(jù)庫內(nèi)容,并且不經(jīng)過任何過濾直接將內(nèi)容輸出到頁面.

圖2 二階漏洞代碼示例

在程序執(zhí)行過程中,系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行了addslashes過濾防止SQL注入.在系統(tǒng)取出數(shù)據(jù)之后并沒有進行第2次針對性地過濾,導(dǎo)致XSS跨站腳本漏洞的產(chǎn)生.

用戶需要發(fā)送2次請求就可以造成XSS攻擊,如圖3所示:

圖3 用戶攻擊請求

1.2 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)重建

在分析數(shù)據(jù)庫讀寫操作時,若SELECT語句使用星號查詢所有字段,數(shù)據(jù)流分析時會無法準確定位數(shù)據(jù)庫操作的具體列;其次列本身的數(shù)據(jù)類型和長度可能對數(shù)據(jù)存在隱式凈化.為了提高數(shù)據(jù)流分析的準確率和減少不必要的工作量,提出如下方法進行處理.

遍歷源碼中.sql后綴以及.php后綴的文件,利用正則表達式匹配文件中所有CREATE TABLE的SQL語句.使用語法解析器解析并重建數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu):包括所有表名、列名、列類型和長度.在MySQL中,字符串之外的數(shù)據(jù)類型都存在隱式凈化,例如:整數(shù)類型Int、時間類型Time等等.針對字符串之外的數(shù)據(jù)類型,不對該列進行數(shù)據(jù)庫讀寫分析;而針對字符串類型,設(shè)置長度閾值為10.通常長度小于10的列缺乏構(gòu)造有效攻擊載荷的條件,也不對其進行數(shù)據(jù)庫讀寫分析.通過處理,得到表1所示的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息:

表1 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息

1.3 針對數(shù)據(jù)庫的讀操作模型分析

二階漏洞模型如圖1所示,由圖1可知漏洞產(chǎn)生的根本原因是數(shù)據(jù)庫中的污染數(shù)據(jù)傳入了敏感函數(shù).本文將PHP中的100多個敏感函數(shù)根據(jù)漏洞類型分為8類,部分信息如表2所示:

表2 敏感函數(shù)及分類

為了分析數(shù)據(jù)在databases→sinks之間的傳播,本文進行了如下研究:

在控制流圖中,函數(shù)調(diào)用的語句可以抽象為Expr-FuncCall〈name,args,result〉,其中name表示函數(shù)名,args表示參數(shù),result表示函數(shù)返回值;數(shù)組元素的訪問可以抽象為Expr-ArrayDim-Fetch〈var,dim,result〉,其中var表示數(shù)組名,dim表示數(shù)組鍵名,result表示返回值.

PHP中使用內(nèi)置的query系列函數(shù)獲取數(shù)據(jù)庫資源標識符,為了構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的讀操作模型,利用控制流圖獲取query函數(shù)的參數(shù)args,此參數(shù)為待執(zhí)行的SQL語句.通過語法解析器分析數(shù)據(jù)庫讀操作查詢的相關(guān)表名以及字段名.如果存在UNION或者JOIN操作,則可能存在多個表;如果存在別名操作,則需要通過數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息進行別名映射.PHP中使用內(nèi)置的fetch系列函數(shù)將數(shù)據(jù)庫資源標識符轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)數(shù)組或索引數(shù)組.在對數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果數(shù)組進行訪問時,若Expr-ArrayDimFetch中的屬性dim為字符串類型,則其值與數(shù)據(jù)庫中的列名一致;若屬性dim為數(shù)字類型,則通過數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息查找相應(yīng)的列名.

遍歷控制流圖中的基本塊,獲取基本塊中所有函數(shù)調(diào)用語句Expr-FuncCall及其屬性name和args.根據(jù)表2提供的列表,提取敏感函數(shù)調(diào)用的相關(guān)信息.以敏感函數(shù)所在的控制流圖基本塊為起點進行后向數(shù)據(jù)流分析,對敏感函數(shù)的參數(shù)args構(gòu)建數(shù)據(jù)依賴關(guān)系,標記敏感參數(shù)args到數(shù)據(jù)庫資源標識符的所有有效路徑.

1.4 針對數(shù)據(jù)庫的寫操作模型分析

從二階漏洞模型可知,漏洞產(chǎn)生的另外一個原因是用戶輸入的污染數(shù)據(jù)sources存儲進數(shù)據(jù)庫之中.sources點規(guī)則定義如表3所示:

表3 sources列表

為了分析數(shù)據(jù)在sources→databases之間的傳播,本文進行了如下研究:

MySQL中存在3種數(shù)據(jù)庫寫操作語句:INSERT,REPLACE,UPDATE.INSERT和REPLACE用于向數(shù)據(jù)庫中插入數(shù)據(jù),UPDATE用于向數(shù)據(jù)庫中更新數(shù)據(jù).此處對UPDATE語句進行分析,其語法結(jié)構(gòu)如下所示:

在構(gòu)建數(shù)據(jù)庫寫操作模型時,主要針對表、列以及列輸入變量進行分析.UPDATE語法中的assignment的結(jié)構(gòu)為col-name=value,通常列輸入變量為value.而語法結(jié)構(gòu)中的WHERE子句用于界定數(shù)據(jù)更新的條件,LIMIT用于界定可更新的行數(shù).本文只關(guān)注外部數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫之間的傳遞,對限定語句不進行研究.

遍歷控制流圖中的基本塊,獲取數(shù)據(jù)庫語句執(zhí)行函數(shù)query的參數(shù)args,此參數(shù)為待執(zhí)行的SQL語句.通過語法解析器進行解析[10]提取數(shù)據(jù)庫寫操作的表、列以及輸入變量,結(jié)合數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)得到表4所示的數(shù)據(jù)庫寫操作模型.而針對存在隱式凈化的列字段,不對其相應(yīng)變量進行下一步的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系分析.

表4 數(shù)據(jù)庫寫操作模型

以列的輸入變量所在控制流圖基本塊為起點進行后向數(shù)據(jù)流分析,對輸入變量構(gòu)建數(shù)據(jù)依賴關(guān)系.在依賴關(guān)系中,依賴變量來自表3中的sources列表,則標記一條有效路徑并結(jié)束當前變量的分析,直到所有變量的路徑標記完畢.

1.5 基于控制流圖的數(shù)據(jù)流分析技術(shù)

1.5.1 控制流圖構(gòu)建過程

控制流圖[11](control flow graph,CFG)也稱控制流程圖,由圖形符號表示程序在執(zhí)行期間可能通過的所有執(zhí)行路徑.控制流圖可通過遍歷AST節(jié)點,利用控制節(jié)點分割基本塊得到.PHP中控制節(jié)點及其分類如圖4所示,構(gòu)建方法如過程1所示.

圖4 用戶攻擊請求

過程1.CFG生成過程.

1)遍歷AST節(jié)點;

2)如果節(jié)點屬于STMT-Jump,即為每個分支建立新的基本塊,并且將新的基本塊用有向邊連接到前一個基本塊,跳轉(zhuǎn)條件被添加到有向邊上;

3)如果節(jié)點屬于STMT-Loop,即建立一個新的基本塊,在數(shù)據(jù)流分析期間對循環(huán)條件進行分析;

4)如果節(jié)點屬于STMT-Stop或STMT-Return,則停止解析;

5)一旦創(chuàng)建新的基本塊,即對基本塊進行數(shù)據(jù)流模擬并創(chuàng)建塊摘要;

6)所有AST節(jié)點遍歷結(jié)束之后停止本過程.

1.5.2 基于控制流圖的數(shù)據(jù)流分析

數(shù)據(jù)流分析以控制流圖中的基本塊為最小單位,在控制流圖的構(gòu)建過程中模擬每個基本塊的數(shù)據(jù)流.

最常見的數(shù)據(jù)依賴[12]情況就是賦值運算.如果變量＄x的取值決定于＄y,那么就可以認為＄x依賴于＄y.在分析的過程中,對每個基本塊的變量進行搜集,構(gòu)建數(shù)據(jù)依賴關(guān)系.

但是PHP中允許使用多個變量指向同一個內(nèi)容[13],這種關(guān)系稱為引用.如果存在引用關(guān)系,則可能導(dǎo)致分析存在缺陷.因此在基本塊的數(shù)據(jù)流模擬時,將所有引用關(guān)系指向保存的一個引用結(jié)構(gòu)中.

數(shù)據(jù)流分析的關(guān)鍵就在于為每個數(shù)據(jù)匯聚點構(gòu)建數(shù)據(jù)依賴圖,由于當前塊中數(shù)據(jù)只依賴于之前基本塊中的數(shù)據(jù)[14],在控制流圖的基礎(chǔ)上使用后向的數(shù)據(jù)流分析方法:循環(huán)遍歷當前基本塊的所有入口邊緣,并在每個數(shù)據(jù)塊摘要的屬性中查找污點變量的名稱.如果找到匹配項,則通過依賴分析以及引用分析將變量替換為對應(yīng)的依賴變量,并復(fù)制所有污點標記以及凈化標記.最后通過鏈接到基本塊的所有入口邊緣繼續(xù)跟蹤,直到標記出所有的路徑.數(shù)據(jù)依賴圖示例如圖5所示:

圖5 數(shù)據(jù)依賴圖

在數(shù)據(jù)流分析的過程中,內(nèi)置函數(shù)對數(shù)據(jù)的處理會改變其原有的污點屬性[15].本文把內(nèi)置的凈化函數(shù)分為4類:編解碼類、安全類、散列類、強制轉(zhuǎn)換類.

編解碼類:例如base64-decode,base64-encode等,在進行污點分析的過程中,數(shù)據(jù)經(jīng)過編碼函數(shù)處理之后則去除污點標記,經(jīng)過解碼函數(shù)處理之后恢復(fù)原有污點標記.

安全類:例如addslashes,stripslashes等,在數(shù)據(jù)流的分析過程中,數(shù)據(jù)經(jīng)過前者處理之后去除對應(yīng)的污點標記,經(jīng)過后者處理之后恢復(fù)對應(yīng)的污點標記.

散列類:例如md5等,數(shù)據(jù)經(jīng)過此類函數(shù)處理之后,污染源的所有污點屬性被清除.

強制轉(zhuǎn)換類:例如intval等,與散列類函數(shù)一樣,去除所有污點屬性.

2 系統(tǒng)框架及實現(xiàn)

本文提出了一種針對PHP源代碼Web二階漏洞的檢測模型,系統(tǒng)整體框架如圖6所示.系統(tǒng)第1部分使用語法解析器對PHP源碼進行預(yù)處理,讀取源碼并轉(zhuǎn)換為token序列,然后通過語法規(guī)則將token序列轉(zhuǎn)換為AST.第2部分遍歷抽象語法樹節(jié)點,并利用上文提到的方法構(gòu)建程序控制流圖:利用控制節(jié)點將源碼分割成單獨的基本塊,并在基本塊中進行數(shù)據(jù)流模擬,并提取基本塊的塊摘要.第3部分以數(shù)據(jù)庫為中心,對其讀寫操作進行建模:利用正則表達式提取PHP應(yīng)用中創(chuàng)建表的SQL語句,通過語法分析構(gòu)建數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息.在抽象語法樹和控制流圖的基礎(chǔ)上重構(gòu)SQL執(zhí)行語句,對數(shù)據(jù)庫讀寫操作模型進行重建.對于數(shù)據(jù)庫的讀寫分析分為2部分:databases→sinks以及sources→databases之間的數(shù)據(jù)流傳播.本文利用后向數(shù)據(jù)流分析技術(shù)對敏感變量構(gòu)建數(shù)據(jù)依賴圖,標記所有的有效路徑.在敏感函數(shù)和內(nèi)置凈化函數(shù)的基礎(chǔ)上分析可能存在的二階漏洞.

3 實 驗

3.1 實驗步驟及環(huán)境

為了驗證理論的可行性及有效性,本文實現(xiàn)了原型系統(tǒng)CodeAn.選擇了Github上10個PHP開源項目進行性能分析.實驗環(huán)境如表5所示,測試采用了誤報率以及總耗時2個關(guān)鍵要素進行評估.實驗步驟如下:

圖6 系統(tǒng)框架圖

1)選取Github上10個PHP開源項目,分別選取某一版本作為檢測對象并統(tǒng)計其公開的二階漏洞.

2)搭建原型系統(tǒng)CodeAn,分別使用常見漏洞檢測工具Fortify,RIPS,CodeAn對PHP開源項目進行漏洞檢測.

3)從檢測漏洞數(shù)、總耗時、誤報率3個方面對檢測結(jié)果進行統(tǒng)計,得到實驗結(jié)果.

3.2 實驗結(jié)果及分析

實驗結(jié)果如表5所示,RIPS檢測漏洞數(shù)23,誤報率為17%,總耗時3 733 s;Fortify檢測漏洞數(shù)31,誤報率為23%,總耗時4 033 s;CodeAn檢測漏洞數(shù)28,誤報率為9%,總耗時2550s.通過分析發(fā)現(xiàn),Fortify和RIPS產(chǎn)生的誤報事件都集中在2個方面:一方面是未考慮數(shù)據(jù)庫中字段類型以及長度對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的隱式凈化;另一方面是在數(shù)據(jù)流分析的過程中,沒有考慮解碼函數(shù)以及散列函數(shù)對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響,而前者會恢復(fù)數(shù)據(jù)的污點標記,后者會去除數(shù)據(jù)的污點標記.

相比Fortify和RIPS而言,本系統(tǒng)有著更低誤報率和更快的響應(yīng)時間.

表5 實驗結(jié)果

4 總 結(jié)

本文闡述了二階漏洞的產(chǎn)生原理并提出了針對此類漏洞的檢測方法:利用控制流圖和語法分析技術(shù)對數(shù)據(jù)庫讀寫操作進行建模,以數(shù)據(jù)庫為中心進行數(shù)據(jù)流分析.實驗結(jié)果表明,文中提到的二階漏洞檢測方法和常見工具相比,誤報率更低,耗時更短.

本文主要針對面向過程的PHP應(yīng)用程序,針對面向?qū)ο蟮腜HP應(yīng)用程序檢測效果不佳.下階段將針對此方向進行更深入的研究.

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