Flow-sensitive, context-sensitive, and object-sensitive information flow control based on program dependance graphs

Information flow control (IFC) checks whether a program can leak secret data to public ports, or whether critical computations can be influenced from outside. But many IFC analyses are imprecise, as they are flow-insensitive, context-insensitive, or object-insensitive; resulting in false alarms. We argue that IFC must better exploit modern program analysis technology, and present an approach based on pro-gram dependence graphs (PDG). PDGs have been developed over the last 20 years as a standard device to represent information flow in a program, and today can handle realistic programs. In particular, our dependence graph generator for full Java bytecode is used as the basis for an IFC implementation which is more precise and needs less annotations than traditional approaches. We explain PDGs for sequential and multi-threaded pro-grams, and explain precision gains due to flow-, context-, and object-sensitivity. We then augment PDGs with a lattice of security levels and introduce the flow equations for IFC. We describe algorithms for flow computation in detail and prove their correctness. We then extend flow equations to handle declassification, and prove that our algorithm respects monotonicity of release. Finally, examples demonstrate that our implementation can check realistic sequential programs in full Java bytecode

Information Flow Control with System Dependence Graphs - Improving Modularity, Scalability and Precision for Object Oriented Languages

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Gebiet der statischen Programmanalyse — insbesondere betrachten wir Analysen, deren Ziel es ist, bestimmte Sicherheitseigenschaften, wie etwa Integrität und Vertraulichkeit, für Programme zu garantieren. Hierfür verwenden wir sogenannte Abhängigkeitsgraphen, welche das potentielle Verhalten des Programms sowie den Informationsfluss zwischen einzelnen Programmpunkten abbilden. Mit Hilfe dieser Technik können wir sicherstellen, dass z.B. ein Programm keinerlei Information über ein geheimes Passwort preisgibt. Im Speziellen liegt der Fokus dieser Arbeit auf Techniken, die das Erstellen des Abhängigkeitsgraphen verbessern, da dieser die Grundlage für viele weiterführende Sicherheitsanalysen bildet. Die vorgestellten Algorithmen und Verbesserungen wurden in unser Analysetool Joana integriert und als Open-Source öffentlich verfügbar gemacht. Zahlreiche Kooperationen und Veröffentlichungen belegen, dass die Verbesserungen an Joana auch in der Forschungspraxis relevant sind. Diese Arbeit besteht im Wesentlichen aus drei Teilen. Teil 1 befasst sich mit Verbesserungen bei der Berechnung des Abhängigkeitsgraphen, Teil 2 stellt einen neuen Ansatz zur Analyse von unvollständigen Programmen vor und Teil 3 zeigt aktuelle Verwendungsmöglichkeiten von Joana an konkreten Beispielen. Im ersten Teil gehen wir detailliert auf die Algorithmen zum Erstellen eines Abhängigkeitsgraphen ein, dabei legen wir besonderes Augenmerk auf die Probleme und Herausforderung bei der Analyse von Objektorientierten Sprachen wie Java. So stellen wir z.B. eine Analyse vor, die den durch Exceptions ausgelösten Kontrollfluss präzise behandeln kann. Hauptsächlich befassen wir uns mit der Modellierung von Seiteneffekten, die bei der Kommunikation über Methodengrenzen hinweg entstehen können. Bei Abhängigkeitsgraphen werden Seiteneffekte, also Speicherstellen, die von einer Methode gelesen oder verändert werden, in Form von zusätzlichen Knoten dargestellt. Dabei zeigen wir, dass die Art und Weise der Darstellung, das sogenannte Parametermodel, enormen Einfluss sowohl auf die Präzision als auch auf die Laufzeit der gesamten Analyse hat. Wir erklären die Schwächen des alten Parametermodels, das auf Objektbäumen basiert, und präsentieren unsere Verbesserungen in Form eines neuen Modells mit Objektgraphen. Durch das gezielte Zusammenfassen von redundanten Informationen können wir die Anzahl der berechneten Parameterknoten deutlich reduzieren und zudem beschleunigen, ohne dabei die Präzision des resultierenden Abhängigkeitsgraphen zu verschlechtern. Bereits bei kleineren Programmen im Bereich von wenigen tausend Codezeilen erreichen wir eine im Schnitt 8-fach bessere Laufzeit — während die Präzision des Ergebnisses in der Regel verbessert wird. Bei größeren Programmen ist der Unterschied sogar noch deutlicher, was dazu führt, dass einige unserer Testfälle und alle von uns getesteten Programme ab einer Größe von 20000 Codezeilen nur noch mit Objektgraphen berechenbar sind. Dank dieser Verbesserungen kann Joana mit erhöhter Präzision und bei wesentlich größeren Programmen eingesetzt werden. Im zweiten Teil befassen wir uns mit dem Problem, dass bisherige, auf Abhängigkeitsgraphen basierende Sicherheitsanalysen nur vollständige Programme analysieren konnten. So war es z.B. unmöglich, Bibliothekscode ohne Kenntnis aller Verwendungsstellen zu betrachten oder vorzuverarbeiten. Wir entdeckten bei der bestehenden Analyse eine Monotonie-Eigenschaft, welche es uns erlaubt, Analyseergebnisse von Programmteilen auf beliebige Verwendungsstellen zu übertragen. So lassen sich zum einen Programmteile vorverarbeiten und zum anderen auch generelle Aussagen über die Sicherheitseigenschaften von Programmteilen treffen, ohne deren konkrete Verwendungsstellen zu kennen. Wir definieren die Monotonie-Eigenschaft im Detail und skizzieren einen Beweis für deren Korrektheit. Darauf aufbauend entwickeln wir eine Methode zur Vorverarbeitung von Programmteilen, die es uns ermöglicht, modulare Abhängigkeitsgraphen zu erstellen. Diese Graphen können zu einem späteren Zeitpunkt der jeweiligen Verwendungsstelle angepasst werden. Da die präzise Erstellung eines modularen Abhängigkeitsgraphen sehr aufwendig werden kann, entwickeln wir einen Algorithmus basierend auf sogenannten Zugriffspfaden, der die Skalierbarkeit verbessert. Zuletzt skizzieren wir einen Beweis, der zeigt, dass dieser Algorithmus tatsächlich immer eine konservative Approximation des modularen Graphen berechnet und deshalb die Ergebnisse darauf aufbauender Sicherheitsanalysen weiterhin gültig sind. Im dritten Teil präsentieren wir einige erfolgreiche Anwendungen von Joana, die im Rahmen einer Kooperation mit Ralf Küsters von der Universität Trier entstanden sind. Hier erklären wir zum einen, wie man unser Sicherheitswerkzeug Joana generell verwenden kann. Zum anderen zeigen wir, wie in Kombination mit weiteren Werkzeugen und Techniken kryptographische Sicherheit für ein Programm garantiert werden kann - eine Aufgabe, die bisher für auf Informationsfluss basierende Analysen nicht möglich war. In diesen Anwendungen wird insbesondere deutlich, wie die im Rahmen dieser Arbeit vereinfachte Bedienung die Verwendung von Joana erleichtert und unsere Verbesserungen der Präzision des Ergebnisses die erfolgreiche Analyse erst ermöglichen

Slicing of Concurrent Programs and its Application to Information Flow Control

This thesis presents a practical technique for information flow control for concurrent programs with threads and shared-memory communication. The technique guarantees confidentiality of information with respect to a reasonable attacker model and utilizes program dependence graphs (PDGs), a language-independent representation of information flow in a program