DEVSECOPS_WEEKLY Telegram 1331
От 2500 до 20 Warning с использованием CodeQL

Всем привет!

В рамках аудита OpenVPN2 команда Trail of Bits столкнулась с нюансом: компилятор выдавал порядка 2500 сработок (warnings) о неявных преобразованиях типа.

Это достаточно большой объем для «ручной разметки» и надо было что-то делать. Не все из указанных сработок явно влияли на информационную безопасность и были вполне себе «доброкачественными».

Поэтому ребята решили написать собственную CodeQL Query, которая могла бы сократить количество данных для анализа.

Именно этому и посвящена статья! После небольшой вводной об ИБ-проблематике неявного преобразования типов Авторы описывают алгоритм, который позволил им сократить итоговую выборку до 20 штук.

Он состоит из шагов:
🍭 Анализ существующих CodeQL Query. Ни одна не подошла ввиду повышенной «шумности»
🍭 Найти все «проблемные» преобразования типов
🍭 Оптимизация результатов, полученных на предыдущем шаге
🍭 Использование taint tracking для того, чтобы сфокусироваться на данных, на которые может повлиять пользователь

На всех этапах описана CodeQL Query и как она видоизменялась, представлены комментарии Авторов почему они решили сделать именно так.

Полученная Query общедоступна и располагается вот тут на случай, если вы хотите ее использовать для анализа своего проекта.

Помимо этого, есть еще Case Study (~ 37 страниц), в котором Авторы более детально описывают реализованный ими подход к анализу.
👍5



tgoop.com/devsecops_weekly/1331
Create:
Last Update:

От 2500 до 20 Warning с использованием CodeQL

Всем привет!

В рамках аудита OpenVPN2 команда Trail of Bits столкнулась с нюансом: компилятор выдавал порядка 2500 сработок (warnings) о неявных преобразованиях типа.

Это достаточно большой объем для «ручной разметки» и надо было что-то делать. Не все из указанных сработок явно влияли на информационную безопасность и были вполне себе «доброкачественными».

Поэтому ребята решили написать собственную CodeQL Query, которая могла бы сократить количество данных для анализа.

Именно этому и посвящена статья! После небольшой вводной об ИБ-проблематике неявного преобразования типов Авторы описывают алгоритм, который позволил им сократить итоговую выборку до 20 штук.

Он состоит из шагов:
🍭 Анализ существующих CodeQL Query. Ни одна не подошла ввиду повышенной «шумности»
🍭 Найти все «проблемные» преобразования типов
🍭 Оптимизация результатов, полученных на предыдущем шаге
🍭 Использование taint tracking для того, чтобы сфокусироваться на данных, на которые может повлиять пользователь

На всех этапах описана CodeQL Query и как она видоизменялась, представлены комментарии Авторов почему они решили сделать именно так.

Полученная Query общедоступна и располагается вот тут на случай, если вы хотите ее использовать для анализа своего проекта.

Помимо этого, есть еще Case Study (~ 37 страниц), в котором Авторы более детально описывают реализованный ими подход к анализу.

BY DevSecOps Talks




Share with your friend now:
tgoop.com/devsecops_weekly/1331

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The optimal dimension of the avatar on Telegram is 512px by 512px, and it’s recommended to use PNG format to deliver an unpixelated avatar. A vandalised bank during the 2019 protest. File photo: May James/HKFP. The group’s featured image is of a Pepe frog yelling, often referred to as the “REEEEEEE” meme. Pepe the Frog was created back in 2005 by Matt Furie and has since become an internet symbol for meme culture and “degen” culture. Avoid compound hashtags that consist of several words. If you have a hashtag like #marketingnewsinusa, split it into smaller hashtags: “#marketing, #news, #usa. Step-by-step tutorial on desktop:
from us


Telegram DevSecOps Talks
FROM American