Аналіз програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Куб’юк, Євгеній Юрійович
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Куб’юк Є.Ю. Аналіз програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей. - Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024.
Актуальність теми. У контексті стрімкого розвитку інформаційних технологій та цифровізації суспільства, проблематика кібербезпеки набуває особливої гостроти. Згідно зі статистикою, у 2022 році кількість кібератак зросла на 42% порівняно з попереднім роком, а фінансові збитки сягнули $6 трлн. Основною причиною такої ситуації є зростання кількості вразливостей у програмному забезпеченні, які активно використовуються зловмисниками. Зокрема, у Національній базі даних вразливостей США (NVD) за 2022 було зареєстровано понад 25 000 нових вразливостей, що на 20% більше ніж у 2021. Більше 75% успішних кібератак базувалися на експлуатації вже відомих вразливостей. Це свідчить про гостру необхідність розробки ефективних заходів щодо своєчасного виявлення та усунення вразливостей у програмному коді. Одним з найбільш перспективних напрямів вирішення цієї проблеми є створення автоматизованих систем аналізу коду на основі технологій штучного інтелекту. Такі системи здатні ефективно виявляти приховані дефекти безпеки на етапах розробки ПЗ, що дозволяє знизити ризики та підвищити захищеність. Їх інтеграція у процеси розробки поліпшить дотримання практик безпечного програмування та скоротить час на тестування безпеки. Отже, створення інноваційних методів та засобів автоматизації аналізу безпеки програмного коду є вкрай актуальним завданням для підвищення рівня кіберзахисту сучасних програмних систем. Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційного дослідження є розробка та удосконалення методів виявлення та класифікації вразливостей в програмному коді з використанням нейронних мереж та методів виявлення подібності коду. Основні завдання дослідження включають: - Дослідити методи виявлення вразливостей в програмному коді. - Дослідити ефективність методів виявлення подібності коду в задачі класифікації вразливостей. - Дослідити моделі представлення програмного коду. - Розробити метод побудови проміжного представлення програмного коду для подальшого аналізу на предмет вразливостей. - Розробити метод виявлення вразливостей на основі нейронних мереж. - Розробити метод класифікації вразливостей на основі методу виявлення подібності коду. - Виконати програмну реалізацію системи аналізу програмного коду, з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей програмного коду. - Провести обчислювальні експерименти та оцінку розробленої системи. - Продемонструвати практичну цінність розробленої системи на прикладі впровадження в процеси життєвого циклу розробки програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є процес пошуку та класифікації вразливостей безпеки в програмному коді. Предметом дослідження виступають методи, алгоритми та структури даних для ефективного аналізу програмного коду на предмет вразливостей безпеки. Методи дослідження. В роботі застосовуються наступні методи дослідження: абстрактно-логічний аналіз проблеми, експерименти, моделювання, аналіз даних, порівняння. Зазначені методи були обрані з огляду на поставлені мету та задачі дослідження, а також на практичність їх застосування при вирішенні проблеми автоматичного аналізу програмного коду на предмет вразливостей безпеки. Наукова новизна отриманих результатів. Вперше запропоновано гібридний метод аналізу програмного коду, що поєднує методи глибокого навчання та методи виявлення подібності коду для пошуку та класифікації вразливості в коді, який дозволяє ефективно виконувати пошук вразливостей в коді, а також класифікувати з високою точністю знайдені вразливості. Отримав подальший розвиток метод побудови проміжного представлення програмного коду у вигляді кодового гаджету, який відрізняється від існуючих методів наявністю обмеження по розміру локального контексту відносно ключової точки, що дозволило зменшити результуючий розмір кодових гаджетів та підвищити точність класифікації при подальшому аналізі нейронною мережею. Вперше запропоновано метод класифікації вразливостей в програмному коді з використанням ковзного хешування абстрактного синтаксичного дерева, який відрізняється від існуючих методів тим що використовує метод виявлення подібності коду для ефективної класифікації вразливостей без необхідності використання навчальної вибірки великого об’єму. Практичне значення отриманих результатів. Розроблений метод дозволяє знаходити вразливості в програмному коді, написаному на мові C/C++, а також класифікувати тип знайденої вразливості, що дозволяє спростити процес пріоретизації та виправлення знайдених вразливостей для розробників програмних продуктів. Технологія пошуку та класифікації вразливостей в програмному коді успішно впроваджена в процеси розробки ІТ компанії та використовується для аналізу програмних продуктів на предмет вразливостей у якості сервісу аналізу коду. Також, командний інтерфейс системи дозволяє використовувати її у якості утиліти для аналізу коду, без необхідного розгортання у вигляді сервісу, що дозволяє спеціалістам з кібербезпеки використовувати даний інструмент в якості рекомендаційної системи в рамках процесів оцінки безпеки програмного коду. Розроблений метод було протестовано на реальних проектах з відкритим вихідним кодом. Зокрема, за допомогою розробленої системи вдалося знайти вразливість в проекті з відкритим вихідним кодом - Microsoft Terminal. Публікації. За результатами дисертаційного дослідження опубліковано 5 наукових праць, з яких 4 статті у наукових фахових виданнях України (3 з яких входять до міжнародних наукометричних баз) та 1 публікація в збірнику матеріалів конференції. Результати дослідження. Розроблено програмне забезпечення системи аналізу коду, що реалізує запропонований гібридний метод. Експериментально підтверджено ефективність системи у задачах пошуку та класифікації вразливостей в програмному коді. Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел. Повний обсяг дисертації становить 140 сторінок. Робота містить 27 рисунків та 9 таблиць. Список використаних джерел налічує 81 найменувань. Основний зміст роботи. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, визначено об'єкт, предмет та методи дослідження, розкрито наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. У першому розділі проведено аналіз сучасного стану у сфері кібербезпеки та тенденцій зростання кількості вразливостей у програмному забезпеченні. Розглянуто ключові стандарти та методології забезпечення безпеки ПЗ, зокрема Microsoft SDL, ОWASP та ISO 27034. Проаналізовано сучасні виклики, пов’язані зі зростанням складності систем та появою нових технологій. Розглянуто існуючі стандарти та методології забезпечення безпеки ПЗ. Досліджено можливості методів штучного інтелекту, зокрема машинного навчання, для автоматизації процесів аналізу безпеки коду. Розглянуто різні архітектури нейронних мереж та їх застосування для детекції вразливостей. Проаналізовано переваги та недоліки підходів. У другому розділі сформульовано постановку задачі дослідження та побудовано її математичну модель. Формалізовано функції перетворення даних на вході та виході системи. Розглянуто різні моделі подання програмного коду та обґрунтовано доцільність використання абстрактних синтаксичних дерев. Запропоновано власний гібридний підхід аналізу коду, що поєднує переваги глибокого навчання та алгоритмів пошуку подібності. Наведено детальний опис архітектури та математичних моделей складових компонент системи, зокрема нейромережевої моделі та модуля ковзного хешування AST. У третьому розділі представлено розробку ключових модулів запропонованої системи аналізу програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей. Описано удосконалений метод формування проміжних представлень коду на базі кодових гаджетів та їх подальша векторизація. Наведено архітектуру та алгоритми функціонування моделі глибокого навчання на основі BLSTM та модуля ковзного хешування AST. Також деталізовано розроблений метод класифікації вразливостей на основі ковзного хешування вузлів AST та порівняння з базою еталонів. Описано процедуру формування бази знань хешів вразливого коду та метод визначення оптимального вікна хешування AST. Четвертий розділ присвячено експериментальним дослідженням розробленої системи з використанням спеціалізованих наборів даних та кодових баз реальних проектів. Представлено аналіз отриманих результатів та порівняння з існуючими аналогами за критеріями якості та продуктивності. Обґрунтовано практичну цінність системи та можливості інтеграції в процеси безперервної інтеграції та доставки ПЗ. Модель пошуку вразливостей з використанням нейронних мереж продемонструвала 94.1% точності, а модель класифікації вразливостей з використанням ковзного хешування AST для 40 класів вразливостей - 51.1% точності. Обґрунтовано можливі шляхи вдосконалення системи. Висновки. У дисертаційній роботі вирішено актуальне науковоприкладне завдання розробки методів та програмних засобів для автоматизації процесів аналізу програмного коду на предмет вразливостей безпеки: 1. Запропоновано гібридний підхід до аналізу коду на основі поєднання методів глибокого навчання та алгоритмів пошуку подібності коду. Розроблено відповідну систему, що реалізує даний підхід. 2. Розроблено метод побудови проміжного представлення програмного коду у вигляді кодового гаджету, що дозволило підвищити ефективність подальшого аналізу за допомогою нейромереж. 3. Запропоновано метод класифікації вразливостей на основі ковзного хешування AST, що демонструє переваги за швидкодією у порівнянні з існуючими RNN-моделями. 4. Експериментально підтверджено ефективність розробленої системи, зокрема 94.1% точність пошуку вразливостей та 51.1% багатокласової точності їх класифікації.
Опис
Ключові слова
аналіз програмного коду, пошук вразливостей, класифікація вразливостей, нейронні мережі, ковзне хешування, машинне навчання, глибоке навчання, кібербезпека, виявлення аномалій, абстрактне синтаксичне дерево, база знань, code analysis, vulnerability detection, vulnerability classification, neural networks, sliding hashing, machine learning, deep learning, cybersecurity, anomaly detection, abstract syntax tree, knowledge base
Бібліографічний опис
Куб’юк, Є. Ю. Аналіз програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей : дис. … д-ра філософії : 122 – Комп’ютерні науки / Куб’юк Євгеній Юрійович. – Київ, 2024. – 140 с.