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
