一种用于自动检测网络系统中非法信息流的语义近似技术

《IEEE Access》：A Semantic Approximation Technique for Automated Detection of Illicit Information Flows in Web-Based Systems

　　

摘要：

软件系统中的安全性旨在保护信息的保密性、完整性和可用性。其中，确保保密性极为困难，因为敏感信息可能因程序逻辑中的未经授权的信息流而泄露。这类信息流通常出现在敏感值间接决定公共变量时，这使得攻击者能够从可观察的行为中获取秘密信息。传统的控制措施，如访问控制和加密，可以保护系统免受外部攻击，但无法发现这种基于内部传播的泄露。目前的代码路径分析技术，包括基于依赖图的方法，试图解决这一问题；然而，它们往往仅限于语法分析，从而导致结果不准确且误报率较高。在本文中，我们提出了一种以安全为重的框架，通过基于依赖图的方法来增强数据库驱动程序的保密性验证。该系统的工作步骤如下：（1）将程序转换为扩展的依赖图表示形式；（2）基于抽象解释的语义方法对语法图进行补充；（3）从补充后的图中找出所有潜在的信息流路径；（4）检查每条路径，识别出非法或违反保密性的信息流。这种基于语义的方法使用区间（非关系型）和多面体（关系型）抽象域，在可扩展性和准确性之间取得平衡，同时为变量和数据库字段计算敏感性等级，以实现基于可满足性的验证。该系统能够对所有潜在的信息流给出可靠的过度近似结果，最大限度地减少误报，并为基于数据的应用程序提供有力的信息流安全保障机制。