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CodeQL是一种分析引擎，其首先将code转换为database，再通过类QL的方式挖掘漏洞。LGTM基于CodeQL提供在线服务。

漏洞类型

数据流分析和模式匹配类型漏洞

覆盖语言

• C/C++
• C#
• Go
• Java
• Python
• JavaScript（Includes JSX and Flow code, YAML, JSON, HTML, and XML files）
• TypeScript[New]
详情见：https://help.semmle.com/codeql/supported-languages-and-frameworks.html#

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工具介绍

FlowDroid[1,2] 是 Arzt 等人设计的一款上下文敏感（对象敏感），流敏感，域敏感的静态污点分析工具，除此之外，与其他污点分析工具（如TAJ）不同的是其针对安卓应用，对安卓应用的特性做了很多改进和优化。

该工具基于Soot[3]和Heros[4]，soot作为经典的Java语言分析框架，能提供SSA和callgraph，Heros是一个通用的IFDS/IDS分析框架，速度没有WALA快，但是比WALA更通用。

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数据流分析的问题

先前有很多数据流分析问题都是关于变量中的值分析，例如：符号分析、常量传播、污点分析等。考虑对以下CFG做数值分析：

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  • 在空间复杂度方面，对每个节点都需要保存一份关于x, y, z的值，而一个节点通常只影响了少数变量（如节点2与y,z 无关）
  • 在时间复杂度方面，对当节点一更新y时，更新至于节点3有关，但是数据流必须通过2才能传到3
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Soundiness

Soundiness是五年前的概念，学者们发现程序分析用于实际的现代语言中仍存在各种问题，这些问题是难以分析的语言特性导致的，因此提出Soundiness，说明如何处理这些难解的问题。

Hard features

Hard-to-analyze features: an aggressively conservative treatment to these features will likely make the analysis too imprecise to scale,rendering the analysis useless.

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Feasible and Realizable Paths

(In)Feasible Paths

Infeasible Paths: Paths in CFG that do not correspond to actual executions.

程序在CFG中会存在不被执行到路径，这些路径会污染分析结果，给静态分析带来不利影响。

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先前的分析算法虽然展示了分析细节，但是过于复杂难以实现，本课将介绍一种一种声明式语言（Datalog）以数据驱动推导的方式做指针分析和污点分析

Motivation

Imperative vs Declarative

Imperative（命令式）语言主要有Java、C/C++等，展示了详细的实现细节；

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在软件安全中，最常见的漏洞有注入类漏洞（Injection）和信息泄露（Information Leak），而本节课将介绍的Information Flow 分析方法可以有效处理以上漏洞，具体来说，就是我们常用的污点分析技术。

Information Flow Security

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Introduction

Problem of Context-Insensitive (C.I.)

  • 每次函数调用时，调用的上下文不一样；
  • 在不同的调用上下文里，函数内的变量会指向不同；
  • 在上下文不敏感的指针分析中，函数内的对象指向的内容是不同上下文混合起来的（如上例中 $n$ 指向 $o_1$ 和 $o_2$），而这些内容会后向传播，造成更多不准确的结果。
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Motivation

CHA 只看定义类型，会得到很多实际不被调用的子类方法，如下图所示，CHA的常量分析时只能得到NAC

而指针分析会得到更精确的对象类型：

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Introduction to Pointer Analysis

A fundamental static analysis, computes which memory locations a pointer can point to.

For object-oriented programs, computes which objects a pointer (variable or field) can point to.

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