Понятие кода анализируется в исследованиях. Использование статического и динамического анализа для повышения качества продукции и эффективности разработки. Процесс поиска уязвимостей в действии

При статическом анализе (static analysis) можно обнаружить много разнообразных дефектов и слабых мест исходного кода даже до того, как код будет готов для запуска. С другой стороны, динамический анализ (runtime analysis), или анализ во время выполнения, происходит на работающем программном обеспечении и обнаруживает проблемы по мере их возникновения, обычно используя сложные инструментальные средства. Кто-то может возразить, что одна форма анализа предваряет другую, но разработчики могут комбинировать оба способа для ускорения процессов разработки и тестирования, а также для повышения качества выдаваемого продукта.

В данной статье вначале рассматривается метод статического анализа. С его помощью можно предотвратить проблемы до их проникновения в состав основного программного кода и гарантировать, что новый код соответствует стандарту. Используя разные техники анализа, например, проверку абстрактного синтаксического дерева (abstract syntax tree, AST) и анализ кодовых путей, инструменты статического анализа могут выявить скрытые уязвимости, логические ошибки, дефекты реализации и другие проблемы. Это может происходить как на этапе разработки на каждом рабочем месте, так и во время компоновки системы. Далее в статье исследуется метод динамического анализа, который можно использовать на этапе разработки модулей и системной интеграции и который позволяет выявить проблемы, пропущенные при статическом анализе. При динамическом анализе не только обнаруживаются ошибки, связанные с указателями и другими некорректностями, но и есть возможность также оптимизировать использование циклов ЦПУ, ОЗУ, флеш-памяти и других ресурсов.

В статье обсуждаются также варианты комбинирования статического и динамического анализа, что поможет предотвращать возврат к более ранним этапам разработки по мере "созревания" продукта. Такой подход с использованием сразу двух методик помогает избежать проявления большинства проблем еще на ранних этапах разработки, когда их легче и дешевле всего исправить.

Объединяя лучшее из двух миров

Инструменты статического анализа находят программные ошибки еще на ранней фазе создания проекта, обычно перед тем, как создается исполняемый файл. Такое раннее обнаружение особенно полезно для проектов больших встраиваемых систем, где разработчики не могут использоваться средства динамического анализа до тех пор, пока программное обеспечение не будет завершено настолько, чтобы его было можно запустить на целевой системе.

На этапе статического анализа обнаруживаются и описываются области исходного кода со слабыми местами, включая скрытые уязвимости, логические ошибки, дефекты реализации, некорректности при выполнении параллельных операций, редко возникающие граничные условия и многие другие проблемы. Например, инструменты статического анализа Klocwork Insight выполняют глубокий анализ исходного кода на синтаксическом и семантическом уровнях. Эти инструментальные средства выполняют также сложный межпроцедурный анализ управляющих потоков и потоков данных и используют усовершенствованную технику отсекания ложных путей, оценивают значения, которые будут принимать переменные и моделируют потенциальное поведение программы во время исполнения.

Разработчики могут использовать инструменты статического анализа в любое время на этапе разработки, даже когда написаны лишь фрагменты проекта. Однако чем более завершенным является код, тем лучше. При статическом анализе могут просматриваться все потенциальные пути исполнения кода – при обычном тестировании такое происходит редко, если только в проекте не требуется обеспечения 100%-го покрытия кода. Например, при статическом анализе можно обнаружить программные ошибки, связанные с краевыми условиями или ошибками путей, не тестируемыми во время разработки.

Поскольку во время статического анализа делается попытка предсказать поведение программы, основанное на модели исходного кода, то иногда обнаруживается "ошибка", которой фактически не существует – это так называемое "ложное срабатывание" (false positive). Многие современные средства статического анализа реализуют улучшенную технику, чтобы избежать подобной проблемы и выполнить исключительно точный анализ.

Статический анализ: аргументы "за"

Статический анализ: аргументы "против"

Используется уже на ранних этапах жизненного цикла программного обеспечения, прежде чем код готов для исполнения и до начала тестирования.

Могут анализироваться существующие базы кодов, которые уже прошли тестирование.

Средства могут быть интегрированы в среду разработки в качестве части компонента, используемого при "ночных сборках" (nightly builds) и как часть инструментального набора рабочего места разработчика.

Низкие стоимостные затраты: нет необходимости создавать тестовые программы или фиктивные модули (stubs); разработчики могут запускать свои собственные виды анализа.

Могут обнаруживаться программные ошибки и уязвимости, которые не обязательно приводят к отказу программы или воздействуют на поведение программы во время ее реального исполнения.

Ненулевая вероятность "ложного срабатывания".

Таблица 1 - Аргументы "за" и "против" статического анализа.

Инструменты динамического анализа обнаруживают программные ошибки в коде, запущенном на исполнение. При этом разработчик имеет возможность наблюдать или диагностировать поведение приложения во время его исполнения, в идеальном случае – непосредственно в целевой среде.

Во многих случаях в инструменте динамического анализа производится модификация исходного или бинарного кода приложения, чтобы установить ловушки, или процедуры-перехватчики (hooks), для проведения инструментальных измерений. C помощью этих ловушек можно обнаружить программные ошибки на этапе выполнения, проанализировать использование памяти, покрытие кода и проверить другие условия. Инструменты динамического анализа могут генерировать точную информацию о состоянии стека, что позволяет отладчикам отыскать причину ошибки. Поэтому, когда инструменты динамического анализа находят ошибку, то, скорее всего, это настоящая ошибка, которую программист может быстро идентифицировать и исправить. Следует заметить, что для создания ошибочной ситуации на этапе выполнения должны существовать точно необходимые условия, при которых проявляется программная ошибка. Соответственно, разработчики должны создать некоторый контрольный пример для реализации конкретного сценария.

Динамический анализ: аргументы "за"

Динамический анализ: аргументы "против"

Редко возникают "ложные срабатывания" – высокая продуктивность по нахождению ошибок

Для отслеживания причины ошибки может быть произведена полная трассировка стека и среды исполнения.

Захватываются ошибки в контексте работающей системы, как в реальных условиях, так и в режиме имитационного моделирования.

Происходит вмешательство в поведение системы в реальном времени; степень вмешательства зависит количества используемых инструментальных вставок. Это не всегда приводит к возникновению проблем, но об этом нужно помнить при работе с критическим ко времени кодом.

Полнота анализа ошибок зависит от степени покрытия кода. Таким образом, кодовый путь, содержащий ошибку, должен быть обязательно пройден, а в контрольном примере должны создаваться необходимые условия для создания ошибочной ситуации.

Таблица 2 - Аргументы "за" и "против" динамического анализа.

Раннее обнаружение ошибок для уменьшения затрат на разработку

Чем раньше обнаруживается программная ошибка, тем быстрее и дешевле ее можно исправить. Поэтому инструменты статического и динамического анализа представляют реальную ценность, обеспечивая поиск ошибок на ранних этапах жизненного цикла программного обеспечения. Различные исследования промышленных продуктов показывают, что коррекция проблемы на этапе тестирования системы (для подтверждения качества ее работы, QA) или уже после поставки системы оказывается на несколько порядков более дорогостоящей, чем устранение тех же проблем на этапе разработки программного обеспечения. Многие организации имеют свои оценочные показатели относительно затрат на устранение дефектов. На рис. 1 приведены данные по обсуждаемой проблеме, взятые из часто цитируемой книги Каперса Джонса (Capers Jones) "Applied Software Measurement" ("Прикладные измерения программного обеспечения") .

Рис. 1 - По мере продвижения проекта стоимость устранения дефектов программного обеспечения может экспоненциально возрастать. Инструменты статического и динамического анализа помогают предотвратить эти затраты благодаря обнаружению программных ошибок на ранних этапах жизненного цикла программного обеспечения.

Статический анализ

Статический анализ используется в практике программных разработок почти столь же долго, как существует сама разработка программного обеспечения. В своем первоначальном виде анализ сводился к контролю соответствия стандартам стиля программирования (lint). Разработчики пользовались этим непосредственно на своем рабочем месте. Когда дело доходило до обнаружения программных ошибок, то в ранних инструментах статического анализа основное внимание обращалось на то, что лежит на поверхности: стиль программирования и часто возникающие синтаксические ошибки. Например, даже самые простейшие инструменты статического анализа смогут обнаружить ошибку такого рода:

Int foo(int x, int* ptr) { if(x & 1); { *ptr = x; return; } ... }

Здесь ошибочное употребление лишней точки с запятой приводит к потенциально катастрофическим результатам: указатель входного параметра функции переопределяется при неожидаемых условиях. Указатель переопределяется всегда, вне зависимости от проверяемого условия.

Ранние инструменты анализа обращали внимание, главным образом, на синтаксические ошибки. Поэтому, хотя при этом и можно было обнаружить серьезные ошибки, все же большинство обнаруживаемых проблем оказывались относительно тривиальными. Кроме того, для инструментов предоставлялся достаточно небольшой кодовый контекст, чтобы можно было ожидать точных результатов. Это происходило потому, что работа проводилась в течение типичного цикла компиляции/компоновки при разработке, а то, что делал разработчик, представляло собой лишь маленькую частицу кода большой программной системы. Такой недостаток приводил к тому, что в инструменты анализа закладывались оценки и гипотезы относительно того, что может происходить за пределами "песочницы" разработчика. А это, в свою очередь, приводило к генерации повышенного объема отчетов с "ложными срабатываниями".

Следующие поколения инструментов статического анализа обращали внимание на эти недостатки и расширяли сферу своего влияния за пределы синтаксического и семантического анализа. В новых инструментах строилось расширенное представление или модель создаваемого кода (нечто похожее на фазу компиляции), а далее моделировались все возможные пути исполнения кода в соответствии с моделью. Далее производилось отображение на эти пути логических потоков с одновременным контролем того, как и где создаются, используются и уничтожаются объекты данных. В процессе анализа программных модулей могут подключаться процедуры анализа межпроцедурного управления и потока данных. При этом также минимизируются "ложные срабатывания" за счет использования новых подходов для отсекания ложных путей, оценки значений, которые могут принимать переменные, моделирования потенциального поведения при работе в реальном времени. Для генерации данных такого уровня в инструментах статического анализа необходимо анализировать всю кодовую базу проекта, проводить интегральную системную компоновку, а не просто работать с результатами, получаемыми в "песочнице" на рабочем столе разработчика.

Для выполнения таких изощренных форм анализа в инструментах статического анализа имеют дело с двумя основными типами проверок кода:

Проверка абстрактного синтаксического дерева - для проверки базового синтаксиса и структуры кода.
Анализ кодовых путей - для выполнения более полного анализа, который зависит от понимания состояния программных объектов данных в конкретной точке на пути исполнения кода.

Абстрактные синтаксические деревья

Абстрактное синтаксическое дерево просто является представлением исходного кода в виде древовидной структуры, как это может генерироваться на предварительных стадиях работы компилятора. Дерево содержит подробное однозначное разложение структуры кода, дающее возможность инструментам выполнить простой поиск аномальных мест синтаксиса.

Очень просто построить программу контроля, которая проверяет соблюдение стандартов относительно соглашения по присваиванию имен и ограничений по функциональным вызовам, например, контроль небезопасных библиотек. Цель выполнения проверок по AST обычно состоит в получении каких-либо логических выводов на основании кода как такового без использования знаний о поведении кода в процессе исполнения.

Многие инструменты предлагают проверки на основе AST для множества языков, включая инструменты с открытым исходным кодом, например, PMD для Java. Некоторые инструменты используют грамматику Х-путей или производную от Х-путей грамматику, чтобы определять условия, которые представляют интерес для программ контроля. Другие инструменты предоставляют расширенные механизмы, дающие возможность пользователям создавать свои собственные программы проверки на основе AST. Такой тип проверки относительно просто проводить, и многие организации создают новые программы проверки такого типа, чтобы проверить соблюдение корпоративных стандартов написания кода или рекомендованных по отрасли лучших методов организации работ.

Анализ кодовых путей

Рассмотрим более сложный пример. Теперь вместо поиска случаев нарушения стиля программирования мы хотим проверить, приведет ли предпринятая попытка разыменования указателя к правильной работе или к сбою:

If(x & 1) ptr = NULL; *ptr = 1;

Поверхностное рассмотрение фрагмента приводит к очевидному выводу, что переменная ptr может принимать значение NULL, если переменная x – нечетна, и это условие при разыменовании неизбежно приведет к обращению к нулевой странице. Тем не менее, при создании программы проверки на основе AST найти такую программную ошибку весьма проблематично. Рассмотрим дерево AST (в упрощенном виде для ясности), которое было бы создано для приведенного выше фрагмента кода:

Statement Block If-statement Check-Expression Binary-operator & x 1 True-Branch Expression-statement Assignment-operator = ptr 0 Expression-statement Assignment-operator = Dereference-pointer - ptr 1 В подобных случаях никакой поиск по дереву или простое перечисление узлов не смогут обнаружить в разумно обобщенной форме предпринимаемую попытку (по меньшей мере, иногда недопустимую) разыменования указателя ptr. Соответственно, инструмент анализа не может просто проводить поиск по синтаксической модели. Необходимо также анализировать жизненный цикл объектов данных по мере их появления и использования внутри управляющей логики в процессе исполнения.

При анализе кодовых путей прослеживаются объекты внутри путей исполнения, в результате чего программы проверки могут определить, насколько четко и корректно используются данные. Использование анализа кодовых путей расширяет круг вопросов, на которые могут быть получены ответы в процессе проведения статического анализа. Вместо того чтобы просто анализировать правильность написания кода программы, при анализе кодовых путей делается попытка определить "намерения" кода и проверить, написан ли код в соответствии с этими намерениями. При этом могут быть получены ответы на следующие вопросы:

Не был ли вновь созданный объект освобожден прежде, чем из области видимости были удалены все обращающиеся к нему ссылки?
Проводилась ли для некоторого объекта данных проверка разрешенного диапазона значений, прежде чем объект передается функции ОС?
Проверялась ли строка символов на наличие в ней специальных символов перед передачей этой строки в качестве SQL-запроса?
Не приведет ли операция копирования к переполнению буфера?
Безопасно ли в данное время вызывать эту функцию?

Посредством подобного анализа путей исполнения кода, как в прямом направлении от запуска события к целевому сценарию, так и в обратном направлении от запуска события к требуемой инициализации данных, инструментальное средство сможет дать ответы на поставленные вопросы и выдать отчет об ошибках в случае, если целевой сценарий или инициализация исполняются или не исполняются так, как ожидается.

Реализация подобной возможности существенна для выполнения расширенного анализа исходного кода. Поэтому разработчики должны искать инструменты, в которых используется расширенный анализ кодовых путей для обнаружения утечек памяти, неправильного разыменования указателей, передачи небезопасных или неправильных данных, нарушений параллелизма и многих других условий, приводящих к возникновению проблем.

Последовательность действий при выполнении статического анализа

При статическом анализе могут быть обнаружены проблемы в двух ключевых точках процесса разработки: во время написания программе на рабочем месте и на этапе системной компоновки. Как уже говорилось, текущее поколение инструментальных средств работает, главным образом, на этапе системной компоновки, когда есть возможность проанализировать кодовый поток всей системы в целом, что приводит к весьма точным диагностическим результатам.

Уникальный в своем роде продукт Klocwork Insight позволяет проводить анализ кода, создаваемого на рабочем месте конкретного разработчика, при этом избегать проблем, связанных с неточностью диагностики, что обычно свойственно инструментам подобного рода. Компания Klocwork предоставляет возможность проведения связного анализа кода на рабочем месте (Connected Desktop Analysis), когда выполняется анализ кода разработчика с учетом понимания всех системных зависимостей. Это приводит к проведению локального анализа, который является в такой же мере точным и мощным, как и централизованный системный анализ, но все это выполняется до полной сборки кода.

С точки зрения перспектив относительно последовательности действий при анализе, данная способность позволяет разработчику провести точный и высококачественный статический анализ на самом раннем этапе жизненного цикла разработки. Инструмент Klockwork Insight выдает в интегрированную среду разработчика (IDE) или в командную строку сообщения по всем проблемам по мере написания разработчиком кода и периодического выполнения им операций компиляции/компоновки. Выдача таких сообщений и отчетов происходит до выполнения динамического анализа и до того, как все разработчики сведут свои коды воедино.

Рис. 2 - Последовательность выполнения статического анализа.

Технология динамического анализа

Для обнаружения программных ошибок в инструментах динамического анализа часто производится вставка небольших фрагментов кода либо непосредственно в исходный текст программы (вставка в исходный код), либо в исполняемый код (вставка в объектный код). В таких кодовых сегментах выполняется "санитарная проверка" состояния программы и выдается отчет об ошибках, если обнаруживается что-то некорректное или неработоспособное. В таких инструментах могут быть задействованы и другие функции, например, отслеживание распределения памяти и ее использования во времени.

Технология динамического анализа включает в себя:

Размещение вставок в исходный код на этапе препроцессорной обработки – в исходный текст приложения до начала компиляции вставляется специальный фрагмент кода для обнаружения ошибок. При таком подходе не требуется детального знания среды исполнения, в результате чего такой метод пользуется популярностью среди инструментов тестирования и анализа встраиваемых систем. В качестве примера такого инструмента можно привести продукт IBM Rational Test RealTime.
Размещение вставок в объектный код – для такого инструмента динамического анализа необходимо обладать достаточными знаниями относительно среды исполнения, чтобы иметь возможность вставлять код непосредственно в исполняемые файлы и библиотеки. При этом подходе не нужно иметь доступа к исходному тексту программы или делать перекомпоновку приложения. В качестве примера такого инструмента можно привести продукт IBM Rational Purify.
Вставка кода во время компиляции – разработчик использует специальные ключи (опции) компилятора для внедрения в исходный код. Используется способность компилятора обнаруживать ошибки. Например, в компиляторе GNU C/C++ 4.x используется технология Mudflap для выявления проблем, касающихся операций с указателями.
Специализированные библиотеки этапа исполнения – для обнаружения ошибок в передаваемых параметрах разработчик использует отладочные версии системных библиотек. Дурной славой пользуются функции типа strcpy() из-за возможности появления нулевых или ошибочных указателей во время исполнения. При использовании отладочных версий библиотек такие "плохие" параметры обнаруживаются. Данная технология не требует перекомпоновки приложения и в меньшей степени влияет на производительность, чем полноценное использование вставок в исходный/объектный код. Данная технология используется в инструменте анализа ОЗУ в QNX® Momentics® IDE.

В данной статье мы рассмотрим технологии, используемые в инструментах разработчика QNX Momentics, особенно обращая внимание на GCC Mudflap и специализированные библиотеки этапа исполнения.

GNU C/C++ Mudflap: внедрение в исходный код на этапе компиляции

В инструментальном средстве Mudflap, присутствующем в версии 4.х компилятора GNU C/C++ (GCC), используется внедрение в исходный код во время компиляции. При этом во время исполнения происходит проверка конструкций, потенциально несущих в себе возможность появления ошибок. Основное внимание в средстве Mudflap обращается на операции с указателями, поскольку они являются источником многих ошибок на этапе выполнения для программ, написанных на языках C и C++.

С подключением средства Mudflap в работе компилятора GCC появляется еще один проход, когда вставляется проверочный код для операций с указателями. Вставляемый код обычно выполняет проверку на достоверность значений передаваемых указателей. Неправильные значения указателей приведут к выдаче компилятором GCC сообщений на стандартное устройство выдачи ошибок консоли (stderr). Средство Mudflap для контроля за указателями не просто проверяет указатели на нулевое значение: в его базе данных хранятся адреса памяти для действительных объектов и свойства объектов, например, местоположение в исходном коде, метка даты/времени, обратная трассировка стека при выделении и освобождении памяти. Такая база данных позволяет быстро получить необходимые данные при анализе операций доступа к памяти в исходном коде программы.

В библиотечных функциях, подобных strcpy(), не выполняется проверка передаваемых параметров. Такие функции не проверяются и средством Mudflap. Тем не менее, в Mudflap можно создать символьную оболочку (symbol wrapper) для статически подключаемых библиотек или вставку для динамических библиотек. При такой технологии между приложением и библиотекой создается дополнительный слой, что дает возможность провести проверку достоверности параметров и выдать сообщение о проявлении отклонений. В средстве Mudflap используется эвристический алгоритм, основанный на знании границ памяти, используемых приложением (динамическая память, стек, сегменты кода и данных и т.д.), чтобы определить правильность значений возвращаемых указателей.

Используя ключи командной строки компилятора GCC, разработчик может подключить возможности Mudflap для вставки кодовых фрагментов и управления поведением, например, управление нарушениями (границ, значений), проведение дополнительных проверок и настроек, подключение эвристических методов и самодиагностики. Например, комбинация ключей -fmudflap устанавливает конфигурацию Mudflap по умолчанию. Сообщения компилятора о выявленных средством Mudflap нарушениях выдаются на выходную консоль (stderr) или в командную строку. В подробном выводе предоставляется информация о нарушении и о задействованных при этом переменных, функциях, а также о местонахождении кода. Эта информация может автоматически импортироваться в среду IDE, где происходит ее визуализация, и выполняется трассировка стека. Пользуясь этими данными, разработчик может быстро перейти к соответствующему месту исходного кода программы.

На рис. 3 показан пример представления ошибки в среде IDE вместе с соответствующей информацией по обратной трассировке. Обратная трассировка работает как связующее звено с исходным кодом, что позволяет разработчику быстро диагностировать причину проблемы.

При использовании средства Mudflap может возрасти время на компоновку, и может уменьшиться производительность во время исполнения. Данные, представленные в статье “Mudflap: Pointer Use Checking for C/C++” ("Средство Mudflap: проверка использования указателей для языков C/C++”) говорят о том, что с подключением Mudflap время компоновки возрастает в 3…5 раз, а программа начинает работать медленнее в 1.25 … 5 раз. Совершенно ясно, что разработчики критических по времени исполнения приложений должны пользоваться эти средством с осторожностью. Тем не менее Mudflap является мощным средством для выявления подверженных ошибкам и потенциально фатальных кодовых конструкций. Компания QNX планирует использовать средство Mudflap в будущих версиях своих инструментов динамического анализа.

Рис. 3 - Использование информации обратной трассировки, отображаемой в среде QNX Momentics IDE для поиска исходного кода, приведшего к ошибке.

Отладочные версии библиотек этапа исполнения

Наряду с использованием специальных отладочных вставок в библиотеки этапа исполнения, которые приводят к значительным дополнительным расходам памяти и времени на этапах компоновки и исполнения, разработчики могут использовать предварительно подготовленные (pre-instrumented) библиотеки этапа исполнения. В таких библиотеках вокруг функциональных вызовов добавляется определенный код, цель которого состоит в проверке достоверности входных параметров. Например, рассмотрим старую знакомую – функцию копирования строк:

strcpy(a,b);

В ней участвуют два параметра, оба являющиеся указателями на тип char : один для исходной строки (b ), а другой для строки-результата (a ). Несмотря на такую простоту, эта функция может являться источником множества ошибок:

если значение указателя a равно нулю или является недействительным, то копирование по этому адресу назначения приведет к ошибке запрета доступа к памяти;
если значение указателя b равно нулю или является недействительным, то чтение информации с этого адреса приведет к ошибке запрета доступа к памяти;
если в конце строки b пропущен завершающий строку символ "0", то в строку назначения будет скопировано большее число символов, чем ожидается;
если размер строки b больше размера памяти, выделенного под строку a , то по указанному адресу будет записано больше байт, чем предполагалось (типичный сценарий переполнения буфера).

В отладочной версии библиотеки производится проверка значений параметров ‘a ’ и ‘b ’. Проверяются также длины строк, чтобы убедиться в их совместимости. Если обнаруживается недействительный параметр, то выдается соответствующее аварийное сообщение. В среде QNX Momentics данные сообщения об ошибках импортируются из целевой системы и выводятся на экран. В среде QNX Momentics используется также технология слежениями за случаями выделения и освобождения памяти, что дает возможность выполнять глубокий анализ использования ОЗУ.

Отладочная версия библиотеки будет работать с любым приложением, в котором используются ее функции; не нужно вносить никаких дополнительных изменений в код. Более того, разработчик может добавить библиотеку во время запуска приложения. Тогда библиотека заменит соответствующие части полной стандартной библиотеки, устраняя необходимость использовать отладочную версию полной библиотеки. В среде QNX Momentics IDE разработчик может добавить такую библиотеку при запуске программы как элемент нормального интерактивного сеанса отладки. На рис. 4 показан пример того, как в среде QNX Momentics происходит обнаружение и выдача сообщений об ошибках работы с памятью.

В отладочных версиях библиотек предоставляется проверенный "неагрессивный" метод обнаружения ошибок при вызовах библиотечных функций. Такая технология идеальна для анализа ОЗУ и для других методов анализа, которые зависят от согласованных пар вызовов, например, malloc() и free(). Другими словами, данная технология может обнаруживать ошибки на этапе исполнения только для кодов с библиотечными вызовами. При этом не обнаруживаются многие типичные ошибки, такие как встроенный код разыменования ссылки (inline pointer dereferences) или некорректные арифметические операции с указателями. Обычно при отладке осуществляется контроль только некоторого подмножества системных вызовов. Подробнее с этим можно познакомиться в статье .

Рис. 4 - Анализ ОЗУ происходит путем расстановки ловушек в области вызовов API, связанных с обращением к памяти.

Последовательность действий при динамическом анализе

Если говорить кратко, то динамический анализ включает в себя захват событий о нарушениях или других значительных событиях во встраиваемой целевой системе, импорт этой информации в среду разработки, после чего используются средства визуализации для быстрой идентификации содержащих ошибку участков кода.

Как показано на рис. 5, динамический анализ не только позволяет обнаружить ошибки, но и помогает обратить внимание разработчика на подробности расходования памяти, циклов ЦПУ, дискового пространства и других ресурсов. Процесс анализа состоит из нескольких шагов, и хороший инструмент для динамического анализа предоставляет надежную поддержку каждого шага:

Наблюдение – прежде всего, происходит захват ошибок среды выполнения, обнаружение мест утечки памяти и отображение всех результатов в среде IDE.
Корректировка – далее разработчик имеет возможность провести трассировку каждой ошибки назад до нарушающей работу строки исходного текста. При хорошей интеграции в среду IDE каждая ошибка будет отображаться на экране. Разработчику нужно просто щелкнуть мышью на строке ошибки, и откроется фрагмент исходного кода со строкой, нарушающей работу. Во многих случаях разработчик может быстро устранить проблему, используя доступную трассировку стека и дополнительные инструменты работы с исходным кодом в среде IDE (средства просмотра вызовов функций, средства трассировки вызовов и т.д.).
Профилирование – устранив обнаруженные ошибки и утечки памяти, разработчик может проанализировать использование ресурсов во времени, включая пиковые ситуации, среднюю загрузку и избыточное расходование ресурсов. В идеальном случае инструмент анализа выдаст визуальное представление долговременного использования ресурсов, позволяя немедленно идентифицировать всплески в распределении памяти и иные аномалии.
Оптимизация – используя информацию этапа профилирования, разработчик может теперь провести "тонкий" анализ использования ресурсов программой. Среди прочего, подобная оптимизация может минимизировать случаи пикового использования ресурсов и их избыточное расходование, включая работу с ОЗУ и использование времени ЦПУ.

Рис. 5 - Типовая последовательность действий при динамическом анализе

Комбинирование последовательности действий различных видов анализа в среде разработки

Каждый из инструментов статического и динамического анализа имеет свои сильные стороны. Соответственно, команды разработчиков должны использовать эти инструменты в тандеме. Например, инструменты статического анализа способны обнаруживать ошибки, которые пропускаются инструментами динамического анализа, потому что инструменты динамического анализа фиксируют ошибку лишь в случае, если во время тестирования ошибочный фрагмент кода исполняется. С другой стороны, инструменты динамического анализа обнаруживают программные ошибки конечного работающего процесса. Вряд ли нужно устраивать дискуссию по поводу ошибки, если уже обнаружено использование указателя с нулевым значением.

В идеальном случае разработчик в ежедневной работе будет использовать оба инструмента анализа. Задача существенно облегчается, если инструменты хорошо интегрированы в среду разработки на рабочем месте.

Вот какой можно предложить пример совместного использования двух видов инструментов:

В начале рабочего дня разработчик просматривает отчет о результатах ночной компоновки. В данный отчет включаются как собственно ошибки компоновки, так и результаты статического анализа, проведенного во время компоновки.
В отчете по статическому анализу приводятся обнаруженные дефекты наряду с информацией, которая поможет в их устранении, в том числе ссылки на исходный код. Используя среду IDE, разработчик может пометить каждую ситуацию либо как действительно найденную ошибку, либо как "ложное срабатывание". После этого производится исправление фактически присутствующих ошибок.
Разработчик локально, внутри среды IDE, сохраняет внесенные изменения вместе с любыми новыми фрагментами кода. Разработчик не передает эти изменения обратно в систему управления исходными текстами до тех пор, пока изменения не будут проанализированы и протестированы.
Разработчик анализирует и корректирует новый код, используя инструмент статического анализа на локальном рабочем месте. Для того чтобы быть уверенным в качественном обнаружении ошибок и отсутствии "ложных срабатываний", в анализе используется расширенная информация на уровне системы. Эта информация берется из данных выполненного в ночное время процесса компоновки/анализа.
После анализа и "чистки" любого нового кода разработчик встраивает код в локальный тестовый образ или исполняемый файл.
Используя инструменты динамического анализа, разработчик запускает тесты для проверки внесенных изменений.
С помощью среды IDE разработчик может быстро выявить и исправить ошибки, о которых сообщается через инструменты динамического анализа. Код считается окончательным и готовым к использованию, когда он прошел через статический анализ, блочное тестирование и динамический анализ.
Разработчик передает изменения в систему управления исходными текстами; после этого измененный код участвует в процессе последующей ночной компоновки.

Подобная последовательность действий похожа на применяемую в проектах среднего и большого размеров, где уже используются ночные компоновки, система управления исходными кодами и персональная ответственность за коды. Поскольку инструменты интегрированы в среду IDE, разработчики быстро выполняют статический и динамический анализ, не отклоняясь от типовой последовательности действий. В результате качество кода существенно возрастает уже на этапе создания исходных текстов.

Роль архитектуры ОСРВ

В рамках дискуссии об инструментах статического и динамического анализа упоминание об архитектуре ОСРВ может показаться неуместным. Но оказывается, что правильно построенная ОСРВ может в значительной степени облегчить обнаружение, локализацию и разрешение многих программных ошибок.

Например, в микроядерной ОСРВ типа QNX Neutrino все приложения, драйверы устройств, файловые системы и сетевые стеки располагаются за пределами ядра в отдельных адресных пространствах. В результате все они оказываются изолированными от ядра и друг от друга. Такой подход обеспечивает наивысшую степень локализации сбоев: отказ одного из компонентов не приводит к краху системы в целом. Более того, оказывается, что можно легко локализовать ошибку, связанную с ОЗУ, или иную логическую ошибку с точностью до компонента, который эту ошибку вызвал.

Например, если драйвер устройства делает попытку доступа к памяти за пределами своего контейнера процесса, то ОС может идентифицировать такой процесс, указать место ошибки и создать дамп-файл, который может быть просмотрен средствами отладки исходного кода. В то же время, остальная часть системы продолжит свою работу, а разработчик может локализовать проблему и заняться ее устранением.

Рис. 6 - В микроядерной ОС сбои в ОЗУ для драйверов, стеков протоколов и других службах не приведут к нарушению работы других процессов или ядра. Более того, ОС может мгновенно обнаружить неразрешенную попытку доступа к памяти и указать, со стороны какого кода предпринята эта попытка.

По сравнению с обычным ядром ОС микроядру свойственно необычайно малое среднее время восстановления после сбоя (Mean Time to Repair, MTTR). Рассмотрим, что происходит при сбое в работе драйвера устройства: ОС может завершить работу драйвера, восстановить используемые драйвером ресурсы и перезапустить драйвер. Обычно на это уходит несколько миллисекунд. В обычной монолитной операционной системе устройство должно быть перезагружено – этот процесс может занять от нескольких секунд до нескольких минут.

Заключительные замечания

Инструменты статического анализа могут обнаруживать программные ошибки еще до того, как код запускается на исполнение. Обнаруживаются даже те ошибки, которые оказываются не выявленными на этапах тестирования блока, системы, а также на этапе интеграции, потому что обеспечить полное покрытие кода для сложных приложений оказывается очень трудно, и это требует значительных затрат. Кроме того, команды разработчиков могут использовать инструменты статического анализа во время регулярных компоновок системы, чтобы быть уверенным в том, что проанализирован каждый участок нового кода.

Между тем, инструменты динамического анализа поддерживают этапы интеграции и тестирования, сообщая в среду разработки об ошибках (или потенциальных проблемах), возникающих при исполнении программы. Эти инструменты предоставляют также полную информацию по обратной трассировке до места возникновения ошибки. Используя эту информацию, разработчики могут выполнить "посмертную" отладку таинственного отказа программы или краха системы за значительно меньший интервал времени. При динамическом анализе через трассировку стека и переменных могут быть выявлены основополагающие причины проблемы – эта лучше, чем повсеместно использовать операторы “if (ptr != NULL)” для предотвращения и обхода аварийных ситуаций.

Использование раннего обнаружения, лучшего и полного тестового покрытия кода совместно с коррекцией ошибок помогает разработчикам создавать программное обеспечение лучшего качества и в более короткие сроки.

Библиография

Eigler, Frank Ch., “Mudflap: Pointer Use Checking for C/C++”, Proceedings of the GCC Developers Summit 2003, pg. 57-70. http://www.linux.org.uk/~ajh/gcc/gccsummit-2003-proceedings.pdf
“Heap Analysis: Making Memory Errors a Thing of the Past”, QNX Neutrino RTOS Programmer’s Guide. http://pegasus.ott.qnx.com/download/download/16853/neutrino_prog.pdf

О компании QNX Software Systems

QNX Software Systems является одной из дочерних компаний Harman International и ведущим глобальным поставщиком инновационных технологий для встраиваемых систем, включая связующее ПО, инструментальные средства разработки и операционные системы. ОСРВ QNX® Neutrino®, комплект разработчика QNX Momentics® и связующее ПО QNX Aviage®, основанные на модульной архитектуре, образуют самый надежный и масштабируемый программный комплекс для создания высокопроизводительных встраиваемых систем. Глобальные компании-лидеры, такие как Cisco, Daimler, General Electric, Lockheed Martin и Siemens, широко используют технологии QNX в сетевых маршрутизаторах, медицинской аппаратуре, телематических блоках автомобилей, системах безопасности и защиты, в промышленных роботах и других приложениях для ответственных и критически важных задач. Головной офис компании находится в г. Оттава (Канада), а дистрибьюторы продукции расположены в более чем 100 странах по всему миру.

О компании Klocwork

Продукты компании Klocwork предназначены для автоматизированного анализа статического кода, выявления и предотвращения дефектов программного обеспечения и проблем безопасности. Наша продукция предоставляет коллективам разработчиков инструментарий для выявления коренных причин недостатков качества и безопасности программного обеспечения, для отслеживания и предотвращения этих недостатков на протяжении всего процесса разработки. Запатентованная технология компании Klocwork была создана в 1996 г. и обеспечила высокий коэффициент окупаемости инвестиций (ROI) для более чем 80 клиентов, многие из которых входят в рейтинг крупнейших 500 компаний журнала Fortune и предлагают среды разработки программного обеспечения, пользующиеся наибольшим спросом в мире. Klocwork является частной компанией и имеет офисы в Берлингтоне, Сан Хосе, Чикаго, Далласе (США) и Оттаве (Канада).

Введение

Стандартные возможности программных продуктов и различных систем управления недостаточны для большинства заказчиков. Системы управления веб-сайтами (например, WordPress, Joomla или Bitrix), бухгалтерские программы, системы управления клиентами (CRM), предприятием и производством (например, 1С и SAP) предоставляют широкие возможности по расширению функциональности и адаптации под потребности конкретных заказчиков. Такие возможности реализуются с помощью сторонних модулей, выполненных на заказ, или кастомизации существующих. Эти модули являются программным кодом, написанным на одном из встроенных языков программирования, взаимодействующим с системой и реализующим необходимые заказчикам функциональные возможности.

Не все организации задумываются, что выполненный на заказ встраиваемый код или веб-сайт может содержать серьезные уязвимости, эксплуатация которых злоумышленником может привести к утечке конфиденциальной информации, и программные закладки - специальные участки кода, предназначенные для выполнения любых операций по секретным командам, известным разработчику кода. Кроме того, выполненный на заказ код может содержать ошибки, способные уничтожить или повредить базы данных или привести к нарушениям отлаженных бизнес-процессов.

Компании, которые знакомы с описанными выше рисками, стараются привлекать к приемке готовых модулей аудиторов и специалистов по анализу исходных текстов программ, чтобы эксперты определили безопасность разработанного решения и убедились в отсутствии в них уязвимостей, ошибок и программных закладок. Но данный метод контроля имеет ряд недостатков. Во-первых, данная услуга серьезно увеличивает бюджет на разработку; во-вторых, проведение аудита и анализа занимает продолжительное время - от недели до нескольких месяцев; и в-третьих, такой подход не гарантирует полного отсутствия проблем с анализируемым кодом - есть вероятность человеческой ошибки и обнаружения ранее неизвестных векторов атак уже после приемки и начала эксплуатации кода.

Существует методология защищенной разработки, предусматривающая встраивание процессов аудита и контроля кода на этапе создания программного продукта - SDL (Security Development Lifecycle, защищенный жизненный цикл разработки). Однако применить эту методологию может только разработчик программного обеспечения, если говорить о заказчиках, то SDL для них неприменим, так как процесс подразумевает перестройку алгоритмов создания кода и использовать его при приемке уже поздно. Кроме того, многие разработки затрагивают небольшую часть уже существующего кода, и в этом случае SDL также неприменим.

Для решения проблемы аудита исходного кода и обеспечения защиты от эксплуатации уязвимостей во встраиваемых кодах и веб-приложениях существуют анализаторы исходного кода.

Классификация анализаторов исходного кода

Анализаторы исходного кода - класс программных продуктов, созданных для выявления и предотвращения эксплуатации программных ошибок в исходных кодах. Все продукты, направленные на анализ исходного кода, можно условно разделить на три типа:

Первая группа включает в себя анализаторы кода веб-приложений и средства по предотвращению эксплуатации уязвимостей веб-сайтов.
Вторая группа - анализаторы встраиваемого кода, позволяющие обнаружить проблемные места в исходных текстах модулей, предназначенных для расширения функциональности корпоративных и производственных систем. К таким модулям относятся программы для линейки продуктов 1С, расширения CRM-систем, систем управления предприятием и систем SAP.
Последняя группа предназначена для анализа исходного кода на различных языках программирования, не относящихся к бизнес-приложениям и веб-приложениям. Такие анализаторы предназначены для заказчиков и разработчиков программного обеспечения. В том числе данная группа анализаторов применяется для использования методологии защищенной разработки программных продуктов. Анализаторы статического кода находят проблемы и потенциально уязвимые места в исходных кодах и выдают рекомендации для их устранения.

Стоит отметить, что большинство из анализаторов относятся к смешанным типам и выполняют функции по анализу широкого спектра программных продуктов - веб-приложений, встраиваемого кода и обычного программного обеспечения. Тем не менее в данном обзоре упор сделан на применение анализаторов заказчиками разработки, поэтому большее внимание уделяется анализаторам веб-приложений и встраиваемого кода.

Анализаторы могут содержать различные механизмы анализа, но наиболее распространенным и универсальным является статический анализ исходного кода - SAST (Static Application Security Testing), также существуют методы динамического анализа - DAST (Dynamic Application Security Testing), выполняющие проверки кода при его исполнении, и различные гибридные варианты, совмещающие разные типы анализов. Динамический анализ является самостоятельным методом проверки, который может расширять возможности статического анализа или применяться самостоятельно в тех случаях, когда доступ к исходным текстам отсутствует. В данном обзоре рассматриваются только статические анализаторы.

Анализаторы встраиваемого кода и веб-приложений различаются по набору характеристик. В него входят не только качество анализа и перечень поддерживаемых программных продуктов и языков программирования, но и дополнительные механизмы: возможность осуществления автоматического исправления ошибок, наличие функций по предотвращению эксплуатации ошибок без изменений кода, возможность обновления встроенной базы уязвимостей и ошибок программирования, наличие сертификатов соответствия и возможность выполнения требований различных регуляторов.

Принципы работы анализаторов исходного кода

Общие принципы работы схожи для всех классов анализаторов: и анализаторов исходного кода веб-приложений, и анализаторов встраиваемого кода. Отличие между этими типами продуктов - только в возможности определить особенности выполнения и взаимодействия кода с внешним миром, что отражается в базах уязвимостей анализаторов. Большая часть анализаторов, представленных на рынке, выполняет функции обоих классов, одинаково хорошо проверяя как встраиваемый в бизнес-приложения код, так и код веб-приложений.

Входными данными для анализатора исходного кода является массив исходных текстов программ и его зависимостей (подгружаемых модулей, используемого стороннего программного обеспечения и т. д.). В качестве результатов работы все анализаторы выдают отчет об обнаруженных уязвимостях и ошибках программирования, дополнительно некоторые анализаторы предоставляют функции по автоматическому исправлению ошибок.

Стоит отметить, что автоматическое исправление ошибок не всегда работает корректно, поэтому данный функционал предназначен только для разработчиков веб-приложений и встраиваемых модулей, заказчик продукта должен опираться только на финальный отчет анализатора и использовать полученные данные для принятия решения по приемке и внедрению разработанного кода или отправки его на доработку.

Рисунок 1. Алгоритм работы анализатора исходных кодов

При проведении оценки исходных текстов анализаторы используют различные базы данных, содержащие описание уязвимостей и ошибок программирования:

Собственная база уязвимостей и ошибок программирования - у каждого разработчика анализаторов исходных кодов есть свои отделы аналитики и исследований, которые готовят специализированные базы для анализа исходных текстов программ. Качество собственной базы - один из ключевых критериев, влияющий на общее качество работы продукта. Кроме того, собственная база должна быть динамической и постоянно обновляемой - новые векторы атак и эксплуатации уязвимостей, а также изменения в языках программирования и методах разработки требуют от разработчиков анализаторов выполнять постоянные обновления базы для сохранения высокого качества проверки. Продукты со статической необновляемой базой чаще всего проигрывают в сравнительных тестах.
Государственные базы ошибок программирования - существует ряд государственных баз уязвимостей, составлением и поддержкой которых занимаются регуляторы разных стран. К примеру, в США используется база CWE - Common Weakness Enumeration, обслуживанием которой занимается организация MITRE, поддерживаемая в том числе Министерством обороны США. В России пока отсутствует аналогичная база, но ФСТЭК России в будущем планирует дополнить свои базы уязвимостей и угроз базой по ошибкам программирования. Анализаторы уязвимостей реализуют поддержку базы CWE, встраивая ее в собственную базу уязвимостей или используя как отдельный механизм проверки.
Требования стандартов и рекомендации по защищенному программированию - существует как ряд государственных и отраслевых стандартов, описывающих требования к безопасной разработке приложений, так и ряд рекомендаций и «лучших практик» от мировых экспертов в области разработки и защиты программного обеспечения. Данные документы напрямую не описывают ошибки программирования, в отличие от CWE, но содержат перечень методов, которые могут быть преобразованы для использования в статическом анализаторе исходного кода.

От того, какие базы используются в анализаторе, напрямую зависит качество проведения анализа, количество ложных срабатываний и пропущенных ошибок. Кроме того, анализ на соответствие требованиям регуляторов позволяет облегчить и упросить процедуру внешнего аудита инфраструктуры и информационной системы в том случае, если требования являются обязательными. К примеру, требования PCI DSS обязательны для веб-приложений и встраиваемого кода, работающего с платежной информацией по банковским картам, при этом проведение внешнего аудита по выполнению PCI DSS осуществляется в том числе с анализом применяемых программных продуктов.

Мировой рынок

На мировом рынке представлено множество различных анализаторов - как от известных вендоров в области безопасности, так и нишевых игроков, занимающихся только данным классом продуктов. Аналитический центр Gartner ведет классификацию и оценку анализаторов исходных кодов уже более пяти лет, при этом до 2011 года Gartner выделял отдельно статические анализаторы, о которых идет речь в данной статье, позднее объединив их в более высокий класс - средства проверки защищенности приложений (Application Security Testing).

В магическом квадранте Gartner в 2015 году лидерами рынка проверки защищенности являются компании HP, Veracode и IBM. При этом Veracode - единственная из компаний-лидеров, у которой отсутствует анализатор как программный продукт, а функциональность предоставляется только как услуга в облаке компании Veracode. Остальные компании-лидеры предлагают либо исключительно продукты, выполняющие проверки на компьютерах пользователей, либо возможность выбора между продуктом и облачной услугой. Лидерами мирового рынка в течение последних пяти лет остаются компании HP и IBM, обзор их продуктов приведен ниже. Наиболее близок к лидирующим позициям продукт компании Checkmarx, специализирующейся только на данном классе средств, поэтому он также включен в обзор.

Рисунок 2. Магический квадрант аналитиков Gartner по игрокам рынка анализа защищенности приложений в августе 2015 года

По данным отчета аналитиков ReportsnReports , в США объем рынка анализаторов исходных кодов в 2014 году составил $2,5 млрд, к 2019 году прогнозируется двукратный рост до $5 млрд с ежегодным ростом на 14,9%. Более 50% организаций, опрошенных в ходе составления отчета, планируют выделение и увеличение бюджетов на анализ исходного кода при заказной разработке, и только 3% негативно высказались о применении данных продуктов.

Большое число продуктов, находящихся в области претендентов (challengers), подтверждает популярность данного класса продуктов и стремительное развитие отрасли. За последние пять лет общее число производителей в этом квадранте увеличилось почти в три раза, а по сравнению с отчетом за 2014 год добавилось три продукта.

Российский рынок

Российский рынок анализаторов исходных текстов достаточно молод - первые публичные продукты начали появляться на рынке менее пяти лет назад. При этом рынок сформировался из двух направлений - с одной стороны, компании, разрабатывающие продукты для проведения испытаний по выявлению недекларированных возможностей в лабораториях ФСТЭК, ФСБ и Минобороны РФ; с другой стороны - компании, занимающиеся различными областями безопасности и решившие добавить в свое портфолио новый класс продуктов.

Наиболее заметные игроки нового рынка - компании Positive Technologies, InfoWatch, а также Solar Security. Positive Technologies долгое время специализировались на поиске и анализе уязвимостей; в их портфолио есть продукт MaxPatrol - один из лидеров отечественного рынка по внешнему контролю защищенности, поэтому неудивительно, что в компании решили заняться и внутренним анализом и разрабатывать собственный анализатор исходных кодов. Компания InfoWatch развивалась как разработчик DLP-систем, со временем превратившись в группу компаний, находящуюся в поисках новых рыночных ниш. В 2012 году в состав InfoWatch вошла компания Appercut, добавив в портфель InfoWatch средство анализа исходного кода. Инвестиции и опыт InfoWatch позволили быстро развить продукт до высокого уровня. Solar Security официально представили свой продукт Solar inCode только в конце октября 2015 года, но уже на момент выхода имели четыре официальных внедрения в России.

Компании, которые в течение десятилетий разрабатывали анализаторы исходных текстов для проведения сертификационных испытаний, в целом не спешат предлагать анализаторы для бизнеса, поэтому в нашем обзоре приводится только один такой продукт - от компании «Эшелон». Возможно, в будущем, он будет способен потеснить остальных игроков рынка, в первую очередь за счет большого теоретического и практического опыта разработчиков данного продукта в сфере поиска уязвимостей и недекларированных возможностей.

Еще одним нишевым игроком российского рынка является Digital Security - консалтинговая компания в области информационной безопасности. Имея большой опыт проведения аудитов и внедрений ERP-систем, она нащупала незанятую нишу и взялась за разработку продукта для анализа безопасности ERP-систем, в числе прочих функций содержащего механизмы анализа исходных кодов для встраиваемых программ.

Краткий обзор анализаторов

Первое средство анализа исходного кода в нашем обзоре - продукт компании Fortify, с 2010 года принадлежащей Hewlett-Packard. В линейке HP Fortify присутствуют различные продукты для анализа программных кодов: есть и SaaS-сервис Fortify On-Demand, предполагающий загрузку исходного кода в облако HP, и полноценное приложение HP Fortify Static Code Analyzer, устанавливаемое в инфраструктуре заказчика.

HP Fortify Static Code Analyzer поддерживает большое число языков программирования и платформ, включая веб-приложения, написанные на PHP, Python, Java/JSP, ASP.Net и JavaScript, и встраиваемый код на языках ABAP (SAP), Action Script и VBScript.

Рисунок 3. Интерфейс HP Fortify Static Code Analyzer

Из особенностей продукта стоит выделить наличие в HP Fortify Static Code Analyzer поддержки интеграции с различными системами управления разработкой и отслеживания ошибок. Если разработчик программного кода предоставляет заказчику доступ к прямой передаче сообщений об ошибках в Bugzilla, HP Quality Center или Microsoft TFS, анализатор может автоматически создавать сообщения об ошибках в этих системах без необходимости ручных действий.

Работа продукта основана на собственных базах знаний HP Fortify, сформированных адаптацией базы CWE. В продукте реализован анализ на выполнение требований DISA STIG, FISMA, PCI DSS и рекомендаций OWASP.

Из недостатков HP Fortify Static Code Analyzer следует отметить отсутствие локализации продукта для российского рынка - интерфейс и отчеты на английском языке, отсутствие материалов и документации на продукт на русском языке, не поддерживается анализ встраиваемого кода для 1С и других отечественных продуктов enterprise-уровня.

Преимущества HP Fortify Static Code Analyzer:

известный бренд, высокое качество решения;
большой перечень анализируемых языков программирования и поддерживаемых сред разработки;
наличие возможности интеграции с системами управления разработкой и другими продуктами HP Fortify;
поддержка международных стандартов, рекомендаций и «лучших практик».

Checkmarx CxSAST - средство американо-израильской компании Сheckmarx, специализирующейся на разработке анализаторов исходных кодов. Данный продукт предназначен в первую очередь для анализа обычного программного обеспечения, но за счет поддержки языков программирования PHP, Python, JavaScript, Perl и Ruby отлично подходит для анализа веб-приложений. Checkmarx CxSAST это универсальный анализатор, не имеющий ярко выраженной специфики и поэтому подходящий для применения на любых этапах жизненного цикла программного продукта - от разработки до применения.

Рисунок 4. Интерфейс Checkmarx CxSAST

В Checkmarx CxSAST реализована поддержка базы ошибок программного кода CWE, поддерживаются проверки на соответствие рекомендациям OWASP и SANS 25, стандартам PCI DSS, HIPAA, MISRA, FISMA и BSIMM. Все обнаруженные Checkmarx CxSAST проблемы разделяются по степени риска - от незначительного до критического. Из особенностей продукта - наличие функций по визуализации кода с построением блок-схем маршрутов выполнения и рекомендациями по исправлению проблем с привязкой к графической схеме.

К недостаткам продукта можно отнести отсутствие поддержки анализа встраиваемого в бизнес-приложения кода, отсутствие локализации и трудность применения продукта для заказчиков программного кода, так как решение предназначено прежде всего для разработчиков и тесно интегрируется со средами разработки.

Преимущества Checkmarx CxSAST:

большое количество поддерживаемых языков программирования;
высокая скорость работы продукта, возможность проводить сканирование только по именным участкам кода;
возможность визуализации графов выполнения анализируемого кода;
наглядные отчеты и графически оформленные метрики исходных кодов.

Еще один продукт от известного вендора - анализатор исходных кодов IBM Security AppScan Source. Линейка AppScan включает множество продуктов, связанных с безопасной разработкой программного обеспечения, но для применения у заказчиков программного кода остальные продукты не подойдут, так как обладают большим количеством излишнего функционала. IBM Security AppScan Source, как и Checkmarx CxSAST, в первую очередь предназначен для организаций-разработчиков, при этом поддерживает даже меньшее число языков веб-разработки - только PHP, Perl и JavaScript. Языки программирования для встраиваемого в бизнес-приложения кода не поддерживаются.

Рисунок 5. Интерфейс IBM Security AppScan Source

IBM Security AppScan Source тесно интегрируется с платформой для разработки IBM Rational, поэтому продукт чаще всего используется на этапе разработки и тестирования программных продуктов и не очень хорошо подходит для выполнения приемки или проверки разработанного на заказ приложения.

Особенностью IBM Security AppScan Source является разве что поддержка анализа программ для IBM Worklight - платформы для мобильных бизнес-приложений. Перечень поддерживаемых стандартов и требований скуден - PCI DSS и рекомендации DISA и OWASP, база уязвимостей сопоставляет найденные проблемы с CWE.

Особенных преимуществ данного решения для заказчиков разработки не выявлено.

AppChecker от отечественной компании ЗАО «НПО Эшелон» - решение, появившееся на рынке совсем недавно. Первая версия продукта вышла всего год назад, но при этом следует учитывать опыт компании «Эшелон» в анализе программного кода. «НПО Эшелон» является испытательной лабораторией ФСТЭК, ФСБ и Министерства обороны РФ и имеет большой опыт в области проведения статического и динамического анализа исходных текстов программ.

Рисунок 6. Интерфейс «Эшелон» AppChecker

AppChecker предназначен для анализа разнообразного программного обеспечения и веб-приложений, написанных на языках PHP, Java и C/C++. Полностью поддерживает классификацию уязвимостей CWE и учитывает рекомендации OWASP, CERT и NISP. Продукт можно использовать для выполнения аудита на соответствие требованиям PCI DSS и стандарта Банка России ИББС-2.6-2014.

Недостатки продукта обусловлены ранней стадией развития решения - не хватает поддержки популярных языков веб-разработки и возможности анализа встраиваемого кода.

Преимущества:

наличие возможности проведения аудита по отечественным требованиям и PCI DSS;
учет влияния особенностей языков программирования за счет гибкой конфигурации анализируемых проектов;
низкая стоимость.

PT Application Inspector - продукт российского разработчика Positive Technologies, отличающийся своим подходом к решению проблемы анализа исходного кода. PT Application Inspector нацелен в первую очередь на поиск уязвимостей в коде, а не на выявление общих программных ошибок.

В отличие от всех остальных продуктов в данном обзоре, PT Application Inspector обладает не только возможностью составления отчета и демонстрации уязвимых мест, но и способностью автоматически создавать эксплоиты для отдельных категорий и видов уязвимостей - небольшие исполняемые модули, эксплуатирующие найденные уязвимости. С помощью созданных эксплоитов можно на практике проверять опасность найденных уязвимостей, а также контролировать разработчика, проверив работу эксплоита после декларированного закрытия уязвимости.

Рисунок 7. Интерфейс PT Application Inspector

PT Application Inspector поддерживает как языки разработки веб-приложений (PHP, JavaScript), так и встраиваемый код для бизнес-приложений - SAP ABAP, SAP Java, Oracle EBS Java, Oracle EBS PL/SQL. Также продукт PT Application Inspector поддерживает визуализацию маршрутов выполнения программ.

PT Application Inspector является универсальным решением как для разработчиков, так и для заказчиков, эксплуатирующих разработанные на заказ веб-приложения и встраиваемые модули для бизнес-приложений. База уязвимостей и ошибок в программном коде содержит собственные наработки компании Positive Technologies, базу CWE и WASC (база уязвимостей веб-консорциума, аналог CWE для веб-приложений).

Использование PT Application Inspector позволяет выполнить требования стандартов PCI DSS, СТО БР ИББС, а также 17 приказа ФСТЭК и требования по отсутствию недекларированных возможностей (актуально при сертификации кода).

Преимущества:

поддержка анализа веб-приложений и большого набора систем разработки для бизнес-приложений;
отечественный, локализованный продукт;
широкий набор поддерживаемых государственных стандартов;
использование базы уязвимостей веб-приложений WASC и классификатора CWE;
возможность визуализации программного кода и поиска программных закладок.

InfoWatch Appercut разработан российской компанией InfoWatch. Основное отличие данного продукта от всех остальных в этой подборке - специализация на предоставлении сервиса для заказчиков бизнес-приложений.

InfoWatch Appercut поддерживает практически все языки программирования, на которых создаются веб-приложения (JavaScript, Python, PHP, Ruby) и встраиваемые модули для бизнес-предложений - 1С, ABAP, X++ (ERP Microsoft Axapta), Java, Lotus Script. InfoWatch Appercut обладает способностью подстраиваться под специфику конкретного приложения и уникальность бизнес-процессов каждой компании.

Рисунок 8. Интерфейс InfoWatch Appercut

InfoWatch Appercut поддерживает многие требования по эффективному и безопасному программированию, включая общие требования PCI DSS и HIPPA, рекомендации и «лучшие практики» CERT и OWAST, а также рекомендации производителей платформ бизнес-процессов - 1С, SAP, Oracle, Microsoft.

Преимущества:

отечественный, локализованный продукт, сертифицированный ФСТЭК России;
единственный продукт, поддерживающий все популярные в России бизнес-платформы, включая 1С, SAP, Oracle EBS, IBM Collaboration Solutions (Lotus) и Microsoft Axapta;
быстрый сканер, выполняющий проверки за считанные секунды и способный проверять только измененный код и фрагменты кода.

Digital Security ERPScan - специализированный продукт для анализа и мониторинга защищенности бизнес-систем, построенных на продуктах SAP, первая версия выпущена в 2010 году. В состав ERPScan входит помимо модуля анализа конфигураций, уязвимостей и контроля доступа (SOD) модуль оценки безопасности исходного кода, реализующий функции поиска закладок, критичных вызовов, уязвимостей и ошибок программирования в коде на языках программирования ABAP и Java. При этом продукт учитывает специфику платформы SAP, проводит корреляцию обнаруженных уязвимостей в коде с настройками конфигурации и правами доступа и выполняет анализ лучше, чем неспециализированные продукты, работающие с теми же языками программирования.

Рисунок 9. Интерфейс Digital Security ERPScan

Из дополнительных функций ERPScan можно отметить возможность автоматической генерации исправлений для обнаруженных уязвимостей а также генерацию сигнатур для возможных атак и выгрузку этих сигнатур в системы обнаружения и предотвращений вторжений (в партнерстве с CISCO). Кроме того в системе присутствуют механизмы оценки производительности встраиваемого кода, что является критичным для бизнес-приложений, так как медленная работа дополнительных модулей может серьезно отразиться на бизнес-процессах в организации. Система также поддерживает анализ в соответствии со специфичными рекомендациями по анализу кода бизнес-приложений, такими, как EAS-SEC и BIZEC а также общими рекомендациями PCI DSS и OWASP.

Преимущества:

глубокая специализация на одной платформе бизнес-приложений с корреляцией анализа с настройками конфигурации и правами доступа;
тесты производительности встраиваемого кода;
автоматическое создание исправлений к найденным уязвимостям и виртуальных патчей;
поиск уязвимостей нулевого дня.

Solar inCode - инструмент статического анализа кода, предназначенный для выявления уязвимостей информационной безопасности и недекларированных возможностей в исходных текстах программного обеспечения. Основной отличительной чертой продукта является возможность восстанавливать исходный код приложений из рабочего файла с использованием технологии декомпиляции (обратной инженерии).

Solar inCode позволяет проводить анализ исходного кода, написанного на языках программирования Java, Scala, Java for Android, PHP и Objective C. В отличие от большинства конкурентов, в перечне поддерживаемых языков программирования присутствуют средства разработки для мобильных платформ Android и iOS.

Рисунок 10. Интерфейс

В случаях, когда исходный код не доступен, Solar inCode позволяет осуществить анализ готовых приложений, эта функциональность поддерживает веб-приложения и мобильные приложения. В частности, для мобильных приложений достаточно просто скопировать в сканер ссылку на приложение из Google Play или Apple Store, приложение будет автоматически загружено, декомпилировано и проверено.

Использование Solar inCode позволяет выполнить требования стандартов PCI DSS, СТО БР ИББС, а также 17 приказа ФСТЭК и требования по отсутствию недекларированных возможностей (актуально при сертификации кода).

Преимущества:

Поддержка анализа приложений для мобильных устройств под управлением Android и iOS;
поддерживает анализ веб-приложений и мобильных приложений без использования исходных текстов программ;
выдает результаты анализа в формате конкретных рекомендаций по устранению уязвимостей;
формирует детальные рекомендации по настройке средств защиты: SIEM, WAF, FW, NGFW;
легко интегрируется в процесс безопасной разработки ПО за счет поддержки работы с репозиториями исходных текстов.

Выводы

Наличие программных ошибок, уязвимостей и закладок в разрабатываемом на заказ программном обеспечении, будь то веб-приложения или встраиваемые модули для бизнес-приложений, является серьезным риском для безопасности корпоративных данных. Использование анализаторов исходных кодов позволяет существенно снизить эти риски и держать под контролем качество выполнения работы разработчиками программного кода без необходимости дополнительных трат времени и средств на услуги экспертов и внешних аудиторов. При этом использование анализаторов исходных кодов, чаще всего, не требует специальной подготовки, выделения отдельных сотрудников и не привносит других неудобств, если продукт используется только для приемки и исправление ошибок выполняет разработчик. Всё это делает данный инструмент обязательным к применению при использовании заказных разработок.

При выборе анализатора исходного кода следует отталкиваться от функциональных возможностей продуктов и качества их работы. В первую очередь стоит обратить внимание на возможности продукта осуществлять проверки для языков программирования, на которых реализованы проверяемые исходные коды. Следующим критерием в выборе продукта должно быть качество проверки, определить которое можно по компетенциям компании-разработчика и в ходе демонстрационной эксплуатации продукта. Еще одним фактором для выбора продукта может служить наличие возможности проведения аудита на соответствие требованиям государственных и международных стандартов, если их выполнение требуется для корпоративных бизнес-процессов.

В данном обзоре явным лидером среди иностранных продуктов по поддержке языков программирования и качеству сканирования является решение HP Fortify Static Code Analyzer. Также хорошим продуктом является Checkmarx CxSAST, но он способен анализировать только обычные приложения и веб-приложения, поддержка встраиваемых модулей для бизнес-приложений в продукте отсутствует. Решение IBM Security AppScan Source на фоне конкурентов выглядит блекло и не отличается ни функциональностью, ни качеством проверок. Впрочем, этот продукт не предназначен для бизнес-пользователей и направлен на использование в компаниях-разработчиках, где он может показывать большую эффективность, чем конкуренты.

Среди российских продуктов сложно выделить однозначного лидера, рынок представляют три основных продукта – InfoWatch Appercut, PT Application Inspector и Solar inCode. При этом данные продукты существенно различаются технологически и предназначены для разных целевых аудиторий - первый поддерживает больше платформ бизнес-приложений и отличается большим быстродействием за счет поиска уязвимостей исключительно статическими методами анализа. Второй - сочетает в себе статический и динамический анализ, а также их комбинацию, что одновременно с улучшением качества сканирования приводит к увеличению времени проверки исходного кода. Третий же направлен на решение проблем бизнес-пользователей и специалистов по информационной безопасности, а также позволяет проверять приложения без доступа к исходному коду.

«Эшелон» AppChecker пока не дотягивает до конкурентов и имеет небольшой набор функциональных возможностей, но, учитывая раннюю стадию развития продукта, вполне возможно, что в ближайшем будущем он может претендовать на верхние строчки в рейтингах анализаторов исходных текстов.

Digital Security ERPScan является отличным продуктом для решения узкоспециализированной задачи анализа бизнес-приложений для платформы SAP. Сконцентрировавшись только на этом рынке, компания Digital Security разработала уникальный по своей функциональности продукт, который не только проводит анализ исходного кода, но и учитывает всю специфику платформы SAP, конкретных настроек конфигурации и прав доступа бизнес-приложений, а также обладает возможностью автоматического создания исправлений к обнаруженным уязвимостям.

В связи с растущим объемом разрабатываемого ПО проблема безопасности становится все более актуальной. Одним из вариантов ее решения может стать применение безопасного цикла создания продуктов, включая планирование, проектирование, разработку, тестирование. Такой подход позволяет получать на выходе решение с продуманной системой безопасности, которое не потребуется затем многократно “латать" из-за существующих уязвимостей. В данной статье пойдет речь об одной из важных практик, применяемых на этапе тестирования, – статическом анализе кода.

Александр Миноженко
Старший исследователь департамента анализа кода
в ERPScan (дочерняя компания Digital Security)

При статическом анализе кода происходит анализ программы без ее реального исполнения, а при динамическом анализе – в процессе исполнения. В большинстве случаев под статическим анализом подразумевают анализ, осуществляемый с помощью автоматизированных инструментов исходного или исполняемого кода.

Исторически первые инструменты статического анализа (часто в их названии используется слово lint) применялись для нахождения простейших дефектов программы. Они использовали простой поиск по сигнатурам, то есть обнаруживали совпадения с имеющимися сигнатурами в базе проверок. Они применяются до сих пор и позволяют определять "подозрительные" конструкции в коде, которые могут вызвать падение программы при выполнении.

Недостатков у такого метода немало. Основным является то, что множество "подозрительных" конструкций в коде не всегда являются дефектами. В большинстве случаев такой код может быть синтаксически правильным и работать корректно. Соотношение "шума" к реальным дефектам может достигать 100:1 на больших проектах. Таким образом, разработчику приходится тратить много времени на его отсеивание от реальных дефектов, что отменяет плюсы автоматизированного поиска.

Несмотря на очевидные недостатки, такие простые утилиты для поиска уязвимостей до сих пор используются. Обычно они распространяются бесплатно, так как коммерческого применения они, по понятным причинам, не получили.

Второе поколение инструментов статического анализа в дополнение к простому поиску совпадений по шаблонам оснащено технологиями анализа, которые до этого применялись в компиляторах для оптимизации программ. Эти методы позволяли по анализу исходного кода составлять графы потока управления и потока данных, которые представляют собой модель выполнения программы и модель зависимостей одних переменных от других. Имея данные, графы можно моделировать, определяя, как будет выполняться программа (по какому пути и с какими данными).

Поскольку программа состоит из множества функций, процедур модулей, которые могут зависеть друг от друга, недостаточно анализировать каждый файл по отдельности. Для полноценного межпроцедурного анализа необходимы все файлы программы и зависимости.

Основным достоинством этого типа анализаторов является меньше количество "шума" за счет частичного моделирования выполнения программ и возможность обнаружения более сложных дефектов.

Процесс поиска уязвимостей в действии

Для иллюстрации приведем процесс поиска уязвимостей инъекции кода и SQL-инъекции (рис. 1).

Для их обнаружения находятся места в программе, откуда поступают недоверенные данные (рис. 2), например, запрос протокола HTTP.

На листинге (рис. 1) 1 на строке 5 данные получаются из HTTP запроса, который поступает от пользователей при запросе Web-страницы. Например, при запросе страницы “http://example.com/main?name =‘ or 1=‘1”. Строка or 1=‘1 попадает в переменную data из объекта request, который содержит HTTP-запрос.

Дальше на строке 10 идет вызов функции Process с аргументом data, которая обрабатывает полученную строку. На строке 12 – конкатенация полученной строки data и запроса к базе данных, уже на строке 15 происходит вызов функции запроса к базе данных c результирующим запросом. В результате данных манипуляции получается запрос к базе данных вида: select * from users where name=‘’ or ‘1’=‘1’.

Что означает выбрать из таблицы всех пользователей, а не пользователя с определенным именем. Это не является стандартным функционалом и влечет нарушение конфиденциальности, что соответственно означает уязвимость. В результате потенциальный злоумышленник может получить информацию о всех пользователях, а не только о конкретном. Также он может получить данные из других таблиц, например содержащих пароли и другие критичные данные. А в некоторых случаях – исполнить свой вредоносный код.

Статические анализаторы работают похожим образом: помечают данные, которые поступают из недоверенного источника, отслеживаются все манипуляции с данными и пытаются определить, попадают ли данные в критичные функции. Под критичными функциями обычно подразумеваются функции, которые исполняют код, делают запросы к БД, обрабатывают XML-документы, осуществляют доступ к файлам и др., в которых изменение параметра функции может нанести ущерб конфиденциальности, целостности и доступности.

Также возможна обратная ситуация, когда из доверенного источника, например переменных окружения, критичных таблиц базы данных, критичных файлов, данные поступают в недоверенный источник, например генерируемую HTML-страницу. Это может означать потенциальную утечку критичной информации.

Одним из недостатков такого анализа является сложность определения на пути выполнения программ функций, которые осуществляют фильтрацию или валидацию значений. Поэтому большинство анализаторов включает набор стандартных системных функций фильтрации для языка и возможность задания таких функций самостоятельно.

Автоматизированный поиск уязвимостей

Достаточно сложно достоверно определить автоматизированными методами наличие закладок в ПО, поскольку необходимо понимать, какие функции выполняет определенный участок программы и являются ли они необходимыми программе, а не внедрены для обхода доступа к ресурсам системы. Но можно найти закладки по определенным признакам (рис. 3). Например, доступ к системе при помощи сравнения данных для авторизации или аутентификации с предопределенными значениями, а не использование стандартных механизмов авторизации или аутентификации. Найти данные признаки можно с помощью простого сигнатурного метода, но анализ потоков данных позволяет более точно определять предопределенные значения в программе, отслеживая, откуда поступило значение, динамически из базы данных или он было "зашито" в программе, что повышает точность анализа.

Нет общего мнения по поводу обязательного функционала третьего поколения инструментов статического анализа. Некоторые вендоры предлагают более тесную интеграцию в процесс разработки, использование SMT-решателей для точного определения пути выполнения программы в зависимости от данных.

Также есть тенденция добавления гибридного анализа, то есть совмещенных функций статического и динамического анализов. У данного подхода есть несомненные плюсы: например, можно проверять существование уязвимости, найденной с помощью статического анализа путем эксплуатации этой уязвимости. Недостатком такого подхода может быть следующая ситуация. В случае ошибочной корреляции места, где не было доказано уязвимостей с помощью динамического анализа, возможно появление ложноотрицательного результата. Другими словами, уязвимость есть, но анализатор ее не находит.

Если говорить о результатах анализа, то для оценки работы статического анализатора используется, как и в статистике, разделение результата анализа на положительный, отрицательный, ложноотрицатель-ный (дефект есть, но анализатор его не находит) и ложнопо-ложительный (дефекта нет, но анализатор его находит).

Для реализации эффективного процесса устранения дефектов важно отношение количества истинно найденных ко всем найденным дефектам. Данное отношение называют точностью. При небольшой точности получается большое соотношение истинных дефектов к ложноположительным, что так же, как и в ситуации с большим количеством шума, требует от разработчиков много времени на анализ результатов и фактически нивелирует плюсы автоматизированного анализа кода.

Для поиска уязвимостей особенно важно отношение найденных истинных уязвимостей ко всем найденным, поскольку данное отношение и принято считать полнотой. Ненайденные уязвимости опаснее ложнопо-ложительного результата, так как могут нести прямой ущерб бизнесу.

Достаточно сложно в одном решении сочетать хорошую полноту и точность анализа. Инструменты первого поколения, работающие по простому совпадению шаблонов, могут показывать хорошую полноту анализа, но при этом низкую точность из-за ограничения технологий. Благодаря тому что второе поколение анализаторов может определять зависимости и пути выполнения программы, обеспечивается более высокая точность анализа при такой же полноте.

Несмотря на то что развитие технологий происходит непрерывно, автоматизированные инструменты до сих пор не заменяют полностью ручной аудит кода. Такие категории дефектов, как логические, архитектурные уязвимости и проблемы с производительностью, могут быть обнаружены только экспертом. Однако инструменты работают быстрее, позволяют автоматизировать процесс и стоят дешевле, чем работа аудитора. При внедрении статического анализа кода можно использовать ручной аудит для первичной оценки, поскольку это позволяет обнаруживать серьезные проблемы с архитектурой. Автоматизированные же инструменты должны применяться для быстрого исправления дефектов. Например, при появлении новой версии ПО.

Существует множество решений для статического анализа исходного кода. Выбор продукта зависит от поставленных задач. Если необходимо повысить качество кода, то вполне можно использовать анализаторы первого поколения, использующие поиск по шаблонам. В случае когда нужно найти уязвимости в ходе реализации цикла безопасной разработки, логично использовать инструменты, использующие анализ потока данных. Ну а если опыт внедрения средств статического и динамического анализа уже имеется, можно попробовать средства, использующие гибридный анализ.

Колонка эксперта

Кибервойны: кибероружие

Петр
Ляпин

Начальник службы информационной безопасности, ООО “НИИ ТНН” (“Транснефть”)

Глядя на фактически развернутую гонку кибервооружений, прежде всего следует уяснить ряд фундаментальных положений в этой области.

Во-первых, война – международное явление, в котором участвуют два или более государства. Война подчиняется своим законам. Один из них гласит: "воюющие не пользуются неограниченным правом в выборе средств нанесения вреда неприятелю" 1 .

Во-вторых, давно канули в Лету те времена, когда вопросы войны и мира конфликтующие стороны могли решать самостоятельно. В условиях глобализации война становится делом всего международного сообщества. Более того, есть вполне действенный стабилизационный механизм – Совбез ООН. Однако в настоящий момент применять его к конфликтам в киберпространстве крайне затруднительно.

В-третьих, понятие кибервойны и кибероружия ни в одном действующем международном акте нет. Тем не менее следует разграничивать киберсредства, предназначенные для нанесения вреда (собственно кибероружие), и средства различного рода шпионажа. При этом термин "кибероружие" широко используется в том числе видными представителями научного сообщества.

Удачным видится определение кибероружия, данное профессором МГЮА В.А. Батырем: технические и программные средства поражения (устройства, программные коды), созданные государственными структурами, которые конструктивно предназначены для воздействия на программируемые системы, эксплуатацию уязвимостей в системах передачи и обработки информации или программно-технических системах с целью уничтожения людей, нейтрализации технических средств, либо разрушения объектов инфраструктуры противника 2 . Это определение во многом соответствует объективной действительности – не всякий "удачный вирус" есть кибероружие.

Так, к кибероружию можно отнести: Stuxnet и Flame, ботнеты, используемые для распределенных атак, массово внедряемые на этапе производства элементной базы аппаратные и программные закладки. Последнее, к слову, серьезнейшая проблема, масштаб которой невозможно переоценить. Достаточно взглянуть на перечень закладок АНБ США (от коммутаторов до USB-кабелей), опубликованный немецким СМИ Spiegel в декабре 2013 г. Смартфоны, ТВ, холодильники и прочая бытовая техника, подключенная к Интернету, вообще стирает всякие границы прогнозов.

___________________________________________
1 Дополнительный протокол I 1977 г. к Женевским конвенциям о защите жертв войны 1949 г.
2 Статья В.А. Батыря в Евразийском юридическом журнале (2014, №2) “Новые вызовы XXI в. в сфере развития средств вооруженной борьбы".

Статический анализ кода это процесс выявления ошибок и недочетов в исходном коде программ. Статический анализ можно рассматривать как автоматизированный процесс обзора кода. Остановимся на обзоре кода чуть подробнее.

Обзор кода (code review) – один из самых старых и надежных методов выявления дефектов. Он заключается в совместном внимательном чтении исходного кода и высказывании рекомендаций по его улучшению. В процессе чтения кода выявляются ошибки или участи кода, которые могут стать ошибочными в будущем. Также считается, что автор кода во время обзора не должен давать объяснений, как работает та или иная часть программы. Алгоритм работы должен быть понятен непосредственно из текста программы и комментариев. Если это условие не выполняется, то код должен быть доработан.

Как правило, обзор кода хорошо работает, так как программисты намного легче замечают ошибки в чужом коде. Более подробно с методикой обзора кода можно познакомиться в замечательной книге Стива Макконнелла "Совершенный код" (Steve McConnell, "Code Complete") .

Единственный существенный недостаток методологии совместного обзора кода, это крайне высокая цена. Необходимо регулярно собирать нескольких программистов для обзора нового кода или повторного обзора кода после внесения рекомендаций. При этом программисты должны регулярно делать перерывы для отдыха. Если пытаться просматривать сразу большие фрагменты кода, то внимание быстро притупляется и польза от обзора кода быстро сходит на нет.

Получается, что с одной стороны хочется регулярно осуществлять обзор кода. С другой - это слишком дорого. Компромиссным решением являются инструменты статического анализа кода. Они без устали обрабатывают исходные тексты программ и выдают программисту рекомендации обратить повышенное внимание на определенные участки кода. Конечно, программа не заменит полноценного обзора кода, выполняемого коллективом программистов. Однако соотношение польза/цена делает использование статического анализа весьма полезной практикой, применяемой многими компаниями.

Задачи, решаемые программами статического анализа кода можно разделить на 3 категории:

Выявление ошибок в программах. Подробнее про это будет рассказано ниже.
Рекомендации по оформлению кода. Некоторые статические анализаторы позволяют проверять, соответствует ли исходный код, принятому в компании стандарту оформления кода. Имеется в виду контроль количества отступов в различных конструкциях, использование пробелов/символов табуляции и так далее.
Подсчет метрик . Метрика программного обеспечения - это мера, позволяющая получить численное значение некоторого свойства программного обеспечения или его спецификаций. Существует большое количество разнообразных метрик, которые можно подсчитать, используя те ли иные инструменты.

Другие преимущества статического анализа кода:

Полное покрытие кода. Статические анализаторы проверяют даже те фрагменты кода, которые получают управление крайне редко. Такие участки кода, как правило, не удается протестировать другими методами. Это позволяет находить дефекты в обработчиках редких ситуаций, в обработчиках ошибок или в системе логирования.
Статический анализ не зависит от используемого компилятора и среды, в которой будет выполняться скомпилированная программа. Это позволяет находить скрытые ошибки, которые могут проявить себя только через несколько лет. Например, это ошибки неопределенного поведения . Такие ошибки могут проявить себя при смене версии компилятора или при использовании других ключей для оптимизации кода. Другой интересный пример скрытых ошибок приводится в статье "Перезаписывать память - зачем? ".
Можно легко и быстро обнаруживать опечатки и последствия использования Copy-Paste . Как правило, нахождение этих ошибок другими способами является кране неэффективной тратой времени и усилий. Обидно после часа отладки обнаружить, что ошибка заключается в выражении вида "strcmp(A, A)". Обсуждая типовые ошибки, про такие ляпы, как правило, не вспоминают. Но на практике на их выявление тратится существенное время.

Недостатки статического анализа кода

Статический анализ, как правило, слаб в диагностике утечек памяти и параллельных ошибок. Чтобы выявлять подобные ошибки, фактически необходимо виртуально выполнить часть программы. Это крайне сложно реализовать. Также подобные алгоритмы требуют очень много памяти и процессорного времени. Как правило, статические анализаторы ограничиваются диагностикой простых случаев. Более эффективным способом выявления утечек памяти и параллельных ошибок является использование инструментов динамического анализа.
Программа статического анализа предупреждает о подозрительных местах. Это значит, что на самом деле код, может быть совершенно корректен. Это называется ложно-позитивными срабатываниями. Понять, указывает анализатор на ошибку или выдал ложное срабатывание, может только программист. Необходимость просматривать ложные срабатывания отнимает рабочее время и ослабляет внимание к тем участкам кода, где в действительности содержатся ошибки.

Ошибки, обнаруживаемые статическими анализаторами весьма разнообразны. Вот, например, список диагностик , которые реализованы в инструменте PVS-Studio. Некоторые анализаторы специализируются на определенной области или типах дефектов. Другие, поддерживают определенные стандарты кодирование, например MISRA-C:1998, MISRA-C:2004, Sutter-Alexandrescu Rules, Meyers-Klaus Rules и так далее.

Область статического анализа активно развивается, появляются новые диагностические правила и стандарты, некоторые правила устаревают. Поэтому нет смысла пытаться сравнить анализаторы, на основании списков обнаруживаемых дефектов. Единственный способ сравнить инструменты, это проверить с их помощью набор проектов и посчитать найденных ими количество настоящих ошибок. Подробнее эта тема освещена в статье "

У каждого из команды ][ - свои предпочтения по части софта и утилит для
пентеста. Посовещавшись, мы выяснили: выбор так разнится, что можно составить
настоящий джентльменский набор из проверенных программ. На том и решили. Чтобы
не делать сборную солянку, весь список разбит на темы. Сегодня мы разберем
статические анализаторы кода для поиска уязвимостей в приложениях, когда на
руках – их исходники.

Наличие исходных кодов программы существенно упрощает поиск уязвимостей.
Вместо того чтобы вслепую манипулировать различными параметрами, которые
передаются приложению, куда проще посмотреть в сорцах, каким образом она их
обрабатывает. Скажем, если данные от пользователя передаются без проверок и
преобразований, доходят до SQL-запроса – имеем уязвимость типа SQL injection.
Если они добираются до вывода в HTML-код – получаем классический XSS. От
статического сканера требуется четко обнаруживать такие ситуации, но, к
сожалению, выполнить это не всегда так просто как кажется.

Современные компиляторы

Может показаться забавным, но одними из самых эффективных анализаторов
кода являются сами компиляторы. Конечно, предназначены они совсем для
другого, но в качестве бонуса каждый из них предлагает неплохой верификатор
исходников, способный обнаружить большое количество ошибок. Почему же он не
спасает? Изначально настройки такой верификации кода выставлены достаточно
лояльно: в результате, чтобы не смущать программиста, компилятор начинает
ругаться только в случае самых серьезных косяков. А вот и зря - если поставить
уровень предупреждений повыше, вполне реально откопать немало сомнительных мест
в коде. Выглядит это примерно следующим образом. Скажем, в коде есть отсутствие
проверки на длину строки перед копированием ее в буфер. Сканер находит функцию,
копирующую строку (или ее фрагмент) в буфер фиксированного размера без
предварительной проверки ее длины. Он прослеживает траекторию передачи
аргументов: от входных данных до уязвимой функции и смотрит: возможно ли
подобрать такую длину строки, которая бы вызывала переполнение в уязвимой
функции и не отсекалась бы предшествующими ей проверками. В случае если такой
проверки нет, находим практически 100% переполнение буфера. Главная сложность в
использовании для проверки компилятора - заставить его "проглотить" чужой код.
Если ты хоть раз пытался скомпилировать приложение из исходников, то знаешь,
насколько сложно удовлетворить все зависимости, особенно в больших проектах. Но
результат стоит того! Тем более, помимо компилятора в мощные IDE встроены и
некоторые другие средства для анализа кода . К примеру, на следующий
участок кода в Visual Studio будет выдано предупреждение об использовании в
цикле функции _alloca, что может быстро переполнить стек:

char *b;
do {
b = (char*)_alloca(9)
} while(1)

В этом заслуга статического анализатора PREfast. Подобно FxCop,
предназначенной для анализа управляемого кода, PREfast изначально
распространялся в виде отдельной утилиты и лишь позже стал частью Visual Studio.

RATS - Rough Auditing Tool for Security

Сайт: www.securesoftware.com
Лицензия: GNU GPL
Платформа: Unix, Windows
Языки: С++, PHP, Python, Ruby

Ошибка ошибке - рознь. Часть тех огрех, которые допускают программисты,
некритична и грозит только нестабильностью программы. Другие, напротив,
позволяют инжектировать шелл-код и выполнять произвольные команды на удаленном
сервере. Особый риск в коде представляют команды, позволяющие выполнить buffer
overflow и другие похожие типы атак. Таких команд очень много, в случае с C/C++
это функции для работы со строками (xstrcpy(), strcat(), gets(), sprintf(),
printf(), snprintf(), syslog()), системные команды (access(), chown(), chgrp(),
chmod(), tmpfile(), tmpnam(), tempnam(), mktemp()), а также команды системных
вызовов (exec(), system(), popen()). Вручную исследовать весь код (особенно,
если он состоит из нескольких тысяч строк) довольно утомительно. А значит, можно
без труда проглядеть передачу какой-нибудь функции непроверенных параметров.
Значительно облегчить задачу могут специальные средства для аудита, в том числе,
известная утилита RATS (Rough Auditing Tool for Security ) от
известной компании Fortify. Она не только успешно справится с обработкой кода,
написанного на C/C++, но сможет обработать еще и скрипты на Perl, PHP и Python.
В базе утилиты находится внушающая подборка с детальным описанием проблемных
мест в коде. С помощью анализатора она обработает скормленный ей сорец и
попытается выявить баги, после чего выдаст информацию о найденных недочетах.
RATS работает через командную строку, как под Windows, так и *nix-системами.

Yasca

Сайт: www.yasca.org
Лицензия: Open Source
Платформа: Unix, Windows
Языки: С++, Java, .NET, ASP, Perl, PHP, Python и другие.

Yasca так же, как и RATS не нуждается в установке, при этом имеет не
только консольный интерфейс, но и простенький GUI. Разработчики рекомендуют
запускать утилиту через консоль - мол, так возможностей больше. Забавно, что
движок Yasca написан на PHP 5.2.5, причем интерпретатор (в самом урезанном
варианте) лежит в одной из подпапок архива с программой. Вся программа логически
состоит из фронт-енда, набора сканирующих плагинов, генератора отчета и
собственно движка, который заставляет все шестеренки вращаться вместе. Плагины
свалены в директорию plugins - туда же нужно устанавливать и дополнительные
аддоны. Важный момент! Трое из стандартных плагинов, которые входят в состав
Yasca , имеют неприятные зависимости. JLint, который сканирует Java"овские
.class-файлы, требует наличия jlint.exe в директории resource/utility. Второй
плагин - antiC, используемый для анализа сорцов Java и C/C++, требует antic.exe
в той же директории. А для работы PMD, который обрабатывает Java-код, необходима
установленная в системе Java JRE 1.4 или выше. Проверить правильность установки
можно, набрав команду "yasca ./resources/test/". Как выглядит сканирование?
Обработав скормленные программе сорцы, Yasca выдает результат в виде
специального отчета. Например, один из стандартных плагинов GREP позволяет с
помощью паттернов, описанных в.grep файлах, указать уязвимые конструкции и
легко выявлять целый ряд уязвимостей. Набор таких паттернов уже включен в
программу: для поиска слабого шифрования, авторизации по "пароль равен логину",
возможные SQL-инъекции и много чего еще. Когда же в отчете захочется увидеть
более детальную информации, не поленись установить дополнительные плагины. Чего
стоит одно то, что с их помощью можно дополнительно просканировать код на на
.NET (VB.NET, C#, ASP.NET), PHP, ColdFusion, COBOL, HTML, JavaScript, CSS,
Visual Basic, ASP, Python, Perl.

Cppcheck

Сайт:
Лицензия: Open Source
Платформа: Unix, Windows
Языки: С++

Разработчики Cppcheck решили не разбрасываться по мелочам, а потому
отлавливают только строго определенные категории багов и только в коде на С++.
Не жди, что программа продублирует предупреждения компилятора - он обойдется без
суфлера. Поэтому не поленись поставить для компилятора максимальный уровень
предупреждений, а с помощью Cppcheck проверь наличие утечек памяти, нарушений
операций allocation-deallocation, различных переполнений буфера, использования
устаревших функций и многого другого. Важная деталь: разработчики Cppcheck
постарались свести количество ложных срабатываний к минимуму. Поэтому, если
прога фиксирует ошибку, можно с большой вероятностью сказать: "Она действительно
есть!" Запустить анализ можно как из-под консоли, так и с помощью приятного
GUI-интерфейса, написанного на Qt и работающего под любой платформой.

graudit

Сайт:
www.justanotherhacker.com/projects/graudit.html
Лицензия: Open Source
Платформа: Unix, Windows
Языки: C++, PHP, Python, Perl

Этот простой скрипт, совмещенный с набором сигнатур, позволяет найти ряд
критических уязвимостей в коде, причем поиск осуществляется с помощью всем
известной утилиты grep. О GUI-интерфейсе тут неуместно даже упоминать: все
осуществляется через консоль. Для запуска есть несколько ключей, но в самом
простом случае достаточно указать в качестве параметра путь к исходникам:

graudit /path/to/scan

Наградой за старание будет цветастый отчет о потенциально эксплуатируемых
местах в коде. Надо сказать, что, помимо самого скрипта (а это всего 100 строчек
кода на Bash), ценность представляют сигнатурные базы, в которых собраны
регекспы и названия потенциально уязвимых функций в разных языках. По умолчанию
включены базы для Python, Perl, PHP, C++ - можно взять файлы из папки signatures
и использовать в своих собственных разработках.

SWAAT

Сайт: www.owasp.org
Лицензия: Open Source
Платформа: Unix, Windows
Языки: Java, JSP, ASP .Net, PHP

Если в graudit для задания сигнатуры уязвимости используются текстовые файлы,
то в SWAAT – более прогрессивный подход с помощью XML-файлов. Вот так
выглядит типичная сигнатура:

vuln match - регулярное выражение для поиска;
type - указывает на тип уязвимости:
severity - обозначает уровень риска (high, medium или low)
alt - альтернативный вариант кода для решения проблемы

SWAAT считывает базу сигнатур и с ее помощью пытается найти проблемные
участки кода в исходниках на Java, JSP, ASP .Net, и PHP. База постоянно
пополняется и помимо списка "опасных" функций, сюда включены типичные ошибки в
использовании форматирования строк и составлении SQL-запросов. Примечательно,
что прога написана на C#, однако отлично работает и под никсами, благодаря
проекту Mono - открытой реализации платформы.Net.

PHP Bug Scanner

Сайт:
raz0r.name/releases/php-bug-scanner
Лицензия: Freeware
Платформа: Windows
Языки: PHP

Если тебе нужно провести статический анализ PHP-приложения, рекомендую
попробовать PHP Bug Scanner , которую написал наш автор - raz0r. Работа
проги основана на сканировании различных функций и переменных в PHP-скриптах,
которые могут быть задействованы при проведении веб-атак. Описание таких
ситуаций оформляется в виде так называемых пресетов, причем в программу уже
включены 7 специальных прессетов, сгруппированных по категориям:

code execution;
command execution;
directory traversal;
globals overwrite;
include;
SQL-injection;
miscellaneous.

Забавно, что прога написана на
PHP/WinBinder и скомпилирована
bamcompile , поэтому выглядит так же, как и обычное Windows-приложение. Через
удобный интерфейс пентестер может включить или отключь анализ кода на наличие
тех или иных уязвимостей.

Pixy

Сайт:
pixybox.seclab.tuwien.ac.at
Лицензия: Freeware
Платформа: Unix, Windows
Языки: PHP

В основе работы инструмента - сканирование исходного кода и построение графов
потоков данных. По такому графу прослеживается путь данных, которые поступают
извне программы - от пользователя, из базы данных, от какого-нибудь внешнего
плагина и т.п. Таким образом строится список уязвимых точек (или входов) в
приложениях. С помощью паттернов, описывающих уязвимость, Pixy проверяет такие
точки и позволяет определить XSS- и SQL-уязвимости. Причем сами графы, которые
строятся во время анализа, можно посмотреть в папке graphs (например,
xss_file.php_1_dep.dot) - это очень полезно для того чтобы понять, почему именно
тот или иной участок кода считается Pixy-уязвимым. Вообще, сама разработка
крайне познавательна и демонстрирует, как работают продвинутые утилиты для
статического анализа кода. На страничке

документации разработчик доходчиво рассказывает о разных этапах работы
программы, объясняет логику и алгоритм того, как должен анализироваться прогой
тот или иной фрагмент кода. Сама программа написана на Java и распространяется в
открытых исходниках, а на домашней страничке есть даже простенький онлайн-сервис
для проверки кода на XSS-уязвимости.

Ounce 6

Сайт: www.ouncelabs.com/products
Лицензия: Shareware
Платформа: Windows

Увы, существующие бесплатные решения пока на голову ниже, чем коммерческие
аналоги. Достаточно изучить качество и детальность отчета, который составляет
Ounce 6 – и понять, почему. В основе программы лежит специальный
анализирующий движок Ounce Core, который проверяет код на соответствие правилам
и политикам, составленными командой профессиональных пентестеров,
аккумулировавших опыт известных security-компаний, хакерского комьюнити, а также
стандартов безопасности. Программа определяет самые разные уязвимости в коде: от
переполнения буфера до SQL-инъекций. При желании Ounce несложно интегрируется с
популярными IDE, чтобы реализовать автоматическую проверку кода во время сборки
каждого нового билда разрабатываемого приложения. Кстати говоря,
компанию-разработчика - Ounce Labs - летом этого года приобрела сама IBM. Так
что продукт, скорее всего, продолжит развитие уже как часть одного из
коммерческих приложений IBM.

Klocwork Insight

Сайт: www.klocwork.com
Лицензия: Shareware
Платформа: Windows
Языки: C++, Java, C#

Долгое время этот, опять же, коммерческий продукт реализовал статическое
сканирование кода только для C, C+ и Java. Но, как только вышли Visual Studio
2008 и.NET Framework 3.5, разработчики заявили о поддержке C#. Я прогнал
программу на двух своих вспомогательных проектах, которые на скорую руку написал
на "шарпе" и программа выявила 7 критических уязвимостей. Хорошо, что они
написаны исключительно для внутреннего использования:). Klocwork Insight
изначально настроен, прежде всего, на работу в связке с интегрированными средами
разработки. Интеграция с теми же Visual Studio или Eclipse выполнена чрезвычайно
удачно – начинаешь всерьез задумываться, что такая функциональность должна быть
реализована в них по умолчанию:). Если не брать в расчет проблемы с логикой
работы приложения и проблемы с быстродействием, то Klocwork Insight
отлично справляется с поиском переполнения буфера, отсутствия фильтрации
пользовательского кода, возможности SQL/Path/Cross-site инъекций, слабого
шифрования и т.п. Еще одна интересная опция – построение дерева выполнения
приложения, позволяющего быстро вникнуть в общий принцип работы приложения и
отдельно проследить, например, за обработкой какого-либо пользовательского
ввода. А для быстрого конструирования правил для проверки кода предлагается даже
специальный инструмент - Klocwork Checker Studio .

Coverity Prevent Static Analysis

Сайт: www.coverity.com/products
Лицензия: Shareware
Платформа: Windows
Языки: C++, Java, C#

Один из самых известных статических анализаторов кода на C/C++, Java и C#.
Если верить его создателям, – решение используется более чем 100.000
разработчиков по всему миру. Продуманные механизмы позволяют автоматизировать
поиск утечек памяти, неотловленных исключений, проблем с быстродействием и,
конечно же, уязвимостей в безопасности. Продукт поддерживает разные платформы,
компиляторы (gcc, Microsoft Visual C++ и многие другие), а также интегрируется с
различными средами разработки, прежде всего Eclipse и Visual Studio. В основе
обхода кода используются не тупые алгоритмы обхода от начала до конца, а что-то
вроде отладчика, анализирующего, как программа поведет в себя в различных
ситуациях после встречи ветвления. Таким образом достигается 100% покрытия кода.
Столь сложный подход потребовался в том числе, чтобы всецело анализировать
многопоточные приложения, специально оптимизированные для работы на многоядерных
процессорах. Coverity Integrity Center позволяет находить такие ошибки
как состояние гонки (ошибка проектирования многозадачной системы, при которой
работа системы зависит от того, в каком порядке выполняются части кода), тупики
и многое другое. Зачем это нужно реверсерам? Спроси об этом разработчиков 0day
сплоитов для Firefox и IE:).

OWASP Code Crawler

Сайт: www.owasp.org
Лицензия: GNU GPL
Платформа: Windows
Языки: Java, C#, VB

Создатель этой тулзы Алессио Марциали - автор двух книжек по ASP.NET,
авторитетный кодер высоконагруженных приложений для финансового сектора, а также
пентестер. В 2007 году он опубликовал информацию о критических уязвимостях в 27
правительственных сайтах Италии. Его детище – OWASP Code Crawler –
предназначенное для статического анализа кода.NET и J2EE/JAVA, открыто доступно
в инете, а в конце года автор обещается выпустить новую версию программы с
намного большей функциональностью. Но самое-то главное реализовано уже сейчас –
анализ исходников на C#, Visual Basic и Java. Файлы для проверки выбираются
через GUI-интерфейс, а сканирование запускается автоматически. Для каждого
проблемного участка кода выводится описание уязвимости в разделе Threat
Description. Правда, поле OWASP Guidelines , вероятно, указывающее пути
решения проблемы, увы, пока не доступно. Зато можно воспользоваться
экспериментальной особенностью сканирования кода на удаленной машине, доступной
во вкладке Remote Scan. Автор обещает серьезно прокачать эту возможность и, в
том числе, агрегировать исходники приложения для анализа прямо из системы
контроля версий.

WARNING

Информация представлена в целях ознакомления и, прежде всего, показывает,
каким образом разработчики могут избежать критических ошибок во время разработки
приложений. За использование полученных знаний в незаконных целях ни автор, ни
редакция ответственности не несут.