智能合约漏洞检测工具研究综述

智能合约是区块链平台实现交易的重要组件,为多方交易间信任问题提供了一种有效的解决方案.智能合约不仅管理高价值代币还具有不可更改等特性,导致近年来智能合约多次遭受安全威胁.目前出现了大量关于智能合约安全性的研究,其中智能合约漏洞检测成为主要关注点.文中系统分析了智能合约安全问题,从是否执行合约的角度将漏洞检测工具分为静态检测工具和动态检测工具,并对检测工具进行对比分析,重点分析现有检测工具的漏洞检测能力,介绍了 16种检测技术的原理及优缺点;最后,对如何提高智能合约安全性进行展望,提出了 3个可能提高智能合约安全性的研究方向.     

智能合约安全漏洞研究综述

智能合约是一种基于区块链平台运行,为缔约的多方提供安全可信赖能力的去中心化应用程序。智能合约在去中心化应用场景中扮演着重要的角色,被广泛地应用于股权众筹、游戏、保险、物联网等多个领域,但同时也面临着严重的安全风险。相比于普通程序而言,智能合约的安全性不仅影响合约参与多方的公平性,还影响合约所管理的庞大数字资产的安全性。因此,对智能合约的安全性及相关安全漏洞开展研究显得尤为重要。本文系统分析了智能合约的特性及其带来的全新安全风险;提出了智能合约安全的三层威胁模型,即来自于高级语言、虚拟机、区块链三个层面的安全威胁;并以世界上最大的智能合约平台——以太坊为例,详细介绍了15类主要漏洞;并总结了智能合约安全研究在漏洞方面的进展和挑战,包括自动漏洞挖掘、自动漏洞利用和安全防御三个方面的研究内容;最后,本文对智能合约未来安全研究进行了展望,提出了两个潜在的发展方向。     

漏洞量化评分方法在电信安全策略中的应用

本文对比了CVE、CNVD等国内外主流漏洞评分和评级方法,在此基础上,采用对比、枚举的分析方法,提出了一种漏洞量化评分方法,通过使用这种量化方法对安全漏洞进行评分,将评分结果应用到电信网络安全防护策略体系中,并在安全防护PDCA循环中进行了应用实践。     

金融机构漏洞管理实践探索

为了有效地应对网络安全威胁,保障网络安全运行,企业必须有效地做好漏洞管理工作。文章通过对企业安全漏洞管理的挑战以及最新的安全漏洞管理理念进行分析和研究,并结合多年的工作和管理经验,基于Gartner模型,提出了一套包含漏洞收集、漏洞评估、漏洞修补以及持续监控在内具备高效性和实操性的漏洞闭环管理框架,在大型金融企业实际应用中取得良好的效果。     

一种新型Web应用安全漏洞统一描述语言

提出一种基于XML的Web应用安全漏洞统一描述语言UVDL,通过制定包含漏洞信息的结构化XML文件,其中每个漏洞又以树状结构包含漏洞的基本信息、利用、影响、修复以及参考信息等框架文件,并定义各描述子项,来标准化漏洞检测过程.相比已有的漏洞描述语言,UVDL框架文件的插件组织形式更具灵活性和扩展能力,每个漏洞的分框架文件在Web漏洞检测系统的应用中更具可操作性.UVDL在考虑环境与状态错误对Web应用软件造成安全影响的基础上增加了Web漏洞分类、漏洞的严重程度以及利用性等属性信息.UVDL在漏洞评估系统中的应用实验表明,UVDL作为一种统一标准且易操作的漏洞描述语言,能够整合漏洞信息,解决多安全部件的协同工作和兼容性等问题.     

基于数据流传播路径学习的智能合约时间戳漏洞检测

智能合约是一种被大量部署在区块链上的去中心化的应用. 由于其具有经济属性, 智能合约漏洞会造成潜在的巨大经济和财产损失, 并破坏以太坊的稳定生态. 因此, 智能合约的漏洞检测具有十分重要的意义. 当前主流的智能合约漏洞检测方法(诸如Oyente和Securify)采用基于人工设计的启发式算法, 在不同应用场景下的复用性较弱且耗时高, 准确率也不高. 为了提升漏洞检测效果, 针对智能合约的时间戳漏洞, 提出基于数据流传播路径学习的智能合约漏洞检测方法Scruple. 所提方法首先获取时间戳漏洞的潜在的数据传播路径, 然后对其进行裁剪并利用融入图结构的预训练模型对传播路径进行学习, 最后对智能合约是否具有时间戳漏洞进行检测. 相比而言, Scruple具有更强的漏洞捕捉能力和泛化能力, 传播路径学习的针对性强, 避免了对程序整体依赖图学习时造成的层次太深而无法聚焦漏洞的问题. 为了验证Scruple的有效性, 在真实智能合约的数据集上, 开展Scruple方法与13种主流智能合约漏洞检测方法的对比实验. 实验结果表明, Scruple在检测时间戳漏洞上的准确率, 召回率和F1值分别可以达到0.96, 0.90和0.93, 与13种当前主流方法相比, 平均相对提升59%, 46%和57%, 从而大幅提升时间戳漏洞的检测能力.     

以太坊智能合约的漏洞自动化修复技术研究

以太坊等公链上的智能合约可以实现各种去中心化应用,但频发的安全事件导致用户的财产遭受威胁。智能合约安全问题极大地影响用户对去中心化应用的信任度,且链上信息具有不可篡改的特性,使得智能合约在部署前的安全审计和漏洞修复过程必不可少,但当前的安全研究大多聚焦于智能合约漏洞检测技术。文章首先介绍了智能合约相关背景并比较了其与传统应用程序的差异,提出了包含漏洞识别和补丁生成两大关键步骤的智能合约部署前漏洞自动化修复流程,然后分析并阐述了常见的漏洞类型和漏洞检测技术,深入讨论了基于字节码和源码生成智能合约常见漏洞补丁的研究进展,最后对智能合约漏洞补丁生成技术面临的有效性、成本、可扩展性等性能问题以及漏洞自动修复技术的未来方向进行了展望。     

智能合约安全漏洞检测研究进展

智能合约是运行在区块链合约层的计算机程序,能够管理区块链上的加密数字货币和数据,实现多样化的业务逻辑,扩展了区块链的应用.由于智能合约中通常涉及大量资产,吸引了大量攻击者试图利用其中的安全漏洞获得经济利益.近年来,随着多起智能合约安全事件的发生(例如TheDAO、Parity安全事件等),针对智能合约的安全漏洞检测技术成为国内外研究热点.提出智能合约安全漏洞检测的研究框架,分别从漏洞发现与识别、漏洞分析与检测、数据集与评价指标这3个方面分析现有检测方法研究进展.首先,梳理安全漏洞信息收集的基本流程,将已知漏洞根据基础特征归纳为13种漏洞类型并提出智能合约安全漏洞分类框架;然后,按照符号执行、模糊测试、机器学习、形式化验证和静态分析5类检测技术对现有研究进行分析,并讨论各类技术的优势及局限性;第三,整理常用的数据集和评价指标;最后,对智能合约安全漏洞检测的未来研究方向提出展望.     

CVSS环境指标变量对系统安全的影响研究

通用漏洞评分体系(CVSS)分三个层次对漏洞的威胁进行评估,特定系统的安全性反映在最终的环境分层面上。在CVSS的三组指标变量中,仅环境指标变量取决于特定组织机构、特定系统,难以自动获取,是用户实施安全风险管理和控制策略中关键的和最困难的环节。在分析CVSS计算方法基础上,研究环境指标变量对最终CVSS总分的影响,给出了环境指标向量对CVSS环境分影响的总体估计式,同时给出了环境向量各分量单独影响的估计式。实验表明,本文在CVSS环境指标变量的总体影响和分项指标影响两方面,实现了精度提升,进入了实际标准完全可接受的范围。     

漏洞库发展现状的研究及启示

漏洞库保存了各类漏洞的基本信息、特征、解决方案等属性,是信息安全基础设施中重要的一环。美国等发达国家对漏洞库的研究投入较早,在漏洞库的建设过程中积累了有益的经验。主要工作包括全面调研中美两国漏洞库的发展现状,总结美国在同领域的经验和教训,客观分析我国当前漏洞库建设工作中的优势和不足。在此基础上结合我国国情和安全保障的需求,为我国漏洞库未来的发展提供建议和参考。     

收益与代价相结合的漏洞修复模型

漏洞修复是增强网络安全性的重要方法,选择性地修复网络中漏洞具有现实意义.提出一种收益与代价相结合的漏洞修复模型BCVRM.漏洞修复收益评价算法基于简化的攻击图生成算法,对比漏洞修复前后网络整体及相关各类型主机安全状态的提升,给出漏洞修复的总收益.漏洞修复代价评分系统基于CVSS对漏洞属性信息的描述,给出单个漏洞修复代价的评分规则,然后结合漏洞所属主机类型及漏洞分布情况给出网络漏洞修复代价.实例网络分析表明,该模型能够为网络管理人员提供一个切实可行的网络漏洞修复策略.     

面向漏洞生命周期的安全风险度量方法

为了反映信息系统安全漏洞的风险随时间动态变化的规律,构建基于吸收Markov链的漏洞生命周期模型,计算先验历史漏洞信息作为模型输入,构造漏洞生命周期的状态转移概率矩阵,在时间维度上利用矩阵对状态演化过程进行推导.借鉴通用漏洞评分标准分析漏洞威胁影响,给出安全漏洞的时间维度风险量化方法,并对漏洞生命周期各状态发生概率的演化规律进行总结和分析.最后以典型APT攻击场景中“WannaCry”勒索病毒的漏洞利用过程为例,验证了模型及方法的合理性和有效性.     

改进漏洞基础评分指标权重分配方法

针对通用漏洞评分系统（CVSS）的基础评分指标权重分配过多依赖专家经验导致客观性不足的问题,提出一种漏洞威胁基础评分指标权重分配方法。首先,对评分要素的相对重要性进行排序;然后,采用指标权重组合最优搜索方法搜索权重组合方案;最后,结合灰色关联度分析方法,将基于专家经验决策的多个权重分配方案作为输入,获得权重组合方案。实验结果表明,与CVSS相比,从定量角度对比分析,所提方法评分结果分值分布比CVSS更为平缓连续,有效地避免了过多极端值的出现,并且评分分值分布的离散化更能客观有效地区分不同漏洞威胁的严重性;从定性角度对比分析,与CVSS中绝大多数漏洞（92.9%）被定为中高严重级别相比,所提方法在漏洞严重等级分配上实现了更为均衡的特征分布。     

Assessing vulnerability exploitability risk using software properties

Attacks on computer systems are now attracting increased attention. While the current trends in software vulnerability discovery indicate that the number of newly discovered vulnerabilities continues to be significant, the time between the public disclosure of vulnerabilities and the release of an automated exploit is shrinking. Thus, assessing the vulnerability exploitability risk is critical because this allows decision-makers to prioritize among vulnerabilities, allocate resources to patch and protect systems from these vulnerabilities, and choose between alternatives. Common vulnerability scoring system (CVSS) metrics have become the de facto standard for assessing the severity of vulnerabilities. However, the CVSS exploitability measures assign subjective values based on the views of experts. Two of the factors in CVSS, Access Vector and Authentication, are the same for almost all vulnerabilities. CVSS does not specify how the third factor, Access Complexity, is measured, and hence it is unknown whether it considers software properties as a factor. In this work, we introduce a novel measure, Structural Severity, which is based on software properties, namely attack entry points, vulnerability location, the presence of the dangerous system calls, and reachability analysis. These properties represent metrics that can be objectively derived from attack surface analysis, vulnerability analysis, and exploitation analysis. To illustrate the proposed approach, 25 reported vulnerabilities of Apache HTTP server and 86 reported vulnerabilities of Linux Kernel have been examined at the source code level. The results show that the proposed approach, which uses more detailed information, can objectively measure the risk of vulnerability exploitability and results can be different from the CVSS base scores.     

一种基于攻击图的漏洞风险评估方法

传统的安全漏洞评估方法只是孤立地对单个漏洞进行评估,评估结果不能反映出漏洞对整个网络的影响程度。针对这个问题,提出了一种新的漏洞风险评估方法。该方法根据攻击图中漏洞间的依赖关系与漏洞的CVSS评分,首先计算出漏洞被利用的可能性与被利用后对整个网络的危害程度,并在此基础上计算出漏洞具有的风险值。由该方法计算出的漏洞风险能够准确地反映出漏洞对整个网络的影响程度,并通过实验证明了该方法的准确性与有效性。     

一种适用于配置漏洞的安全配置评估系统

为了对大量存在的配置漏洞进行风险评估从而做出相应的补救措施,以使可能的损失降到最低,本文首先研究通用漏洞评估系统(CVSS)的评估体系,然后结合配置设置自身的特点,对CVSS标准进行修改,提出适用于配置漏洞评估的安全配置评估系统(SCVSS),并通过CCE的配置实例验证了SCVSS的正确性。SCVSS是一种有效的配置评估系统。     

基于关联性的漏洞评估方法

为了更加有效地评估漏洞威胁, 在原有的基于关联性漏洞评估方法的基础上, 从漏洞的可利用性出发, 分析了通用漏洞评估系统（CVSS）作为漏洞可利用性评价指标的缺点。在改进CVSS评价指标的基础上, 提出了更为合理的漏洞可利用性评估体系, 并改进了原有的漏洞评估方法。该方法能够有效地挖掘漏洞自身特点, 科学地进行漏洞评估, 并通过实验验证了该方法的合理性和有效性。     

基于依赖关系图和通用漏洞评分系统的网络安全度量

管理人员通常使用一些网络安全指标作为度量网络安全的重要依据。通用漏洞评分系统（CVSS）是目前人们普遍认同的网络度量方式之一。针对现有的基于CVSS的网络安全度量无法精确测量网络受到攻击的概率和影响两方面得分的问题，提出一种基于依赖关系图和CVSS的改进基础度量算法。首先发掘攻击图中漏洞节点的依赖关系，构建依赖关系图；然后根据依赖关系修改CVSS中漏洞的基础度量算法；最后聚合整个攻击图中的漏洞得分，得到网络受到攻击的概率及影响两方面的得分。采用模拟攻击者进行仿真实验，结果表明，该算法在算法精确度和可信度方面明显优于汇总CVSS分数算法，更加接近实际仿真结果。     

一种通用漏洞评级方法

漏洞是网络安全事件的主要根源,漏洞的大量存在及其带来的危害使漏洞评级变得尤为重要。该文分析目前著名安全机构和生产厂商对漏洞进行评级的特点,介绍通用缺陷评估系统(CVSS)及其存在的缺点,在CVSS的基础上提出一种更完善的定量评级方法CVRS,通过评估实例说明了CVRS的有效性和优越性。