一、闭源软件中复用开源组件检测

组件复用型漏洞

定义：因复用含有漏洞的组件（第三方库、开源框架等）而引入的软件漏洞
现有检测方法：

组件复用型漏洞的检测

核心技术: 闭源二进制软件的开源组件复用检测

对于源代码与二进制代码间的复用检测受到复杂的复用关系影响，即检测复用时对简单的复用可能有用，如zlib.dll与zlib库，而对多层调用就失去了效果。
主要用到的方法如下:

因此，识别问题不仅仅时简单的代码相似性检测问题，需要识别复杂关系，因此，复用检测的工作变成了流行的代码相似性检测＋复用关系识别：
现有工作准确率不高的原因：

1. 没有符号信息，完全依赖于代码特征比对
2. 使用的代码特征太少，很多代码无法提取到有效特征
   原因：代码特征普遍受编译优化影响大，无法使用
3. 没有考虑复杂复用情况，从而引入大量误报漏报

解决方案：

• 补充抗编译优化的代码特征，并为新特征设计合理的匹配算法和权重算法
• 对复用类型进行划分，针对不同类型进行针对性识别

1、代码特征选择

常用代码特征与新增代码特征评估：

2、代码特征提取

二进制代码特征提取方法：基于IDAPython提取导出函数、字符串、switch/case、if/else
结合编译信息的源代码特征提取方法：
源代码特征提取方法：基于clang和llvm开发特征提取工具
特征所对应代码片段：

3、代码相似度计算

4、复用类型划分

• 单一复用

1 bin -> 1 src

• 混合复用

1 bin -> N src

• 部分复用

N bin <- 1 src

• 嵌套复用

1 bin -> 1 src -> N src（嵌套复用是假式复用，应被去除）

二、闭源软件中复用开源组件版本检测

在检测复用组件的基础上，检测复用组件的版本，因为不同版本的影响的漏洞有限

从待检测二进制文件中提取代码特征，和预先准备好的从源代码中提取的特征进行比较，现有工作如下：

局限性：

版本敏感特征选择

选择的核心标准：不同版本之间的区分度拉满

全局特征：
区分度公式：
举例如下：

函数级别特征：

粗匹配

全局级别特征匹配方案 -> 粗匹配阶段：
特征匹配方案：精准匹配——全局级别特征在编译前后不发生变化

精匹配

函数级别特征用来定位函数，整个函数作为一个整体，所以采用基于相似度的识别方案。

具体的匹配算法：

参考文献

《软件安全原理》——霍玮

转载出处：from 信安科研人