개요
논문 명은 PyGuard: Finding and Understanding Vulnerabilities in Python Virtual Machines 이며 읽게된 계기로는 심심해서 읽게된 논문이다. 그렇게 IF나 유명하진 않지만 PyArmor라는 프로젝트 명이 생각나지 않아서 PyGuard인가..? 하다가 찾게 된 논문이다.
해당 논문은 ISSRE 학회 2021년 컨퍼런스에서 발표된 내용이며, 저자가 이야기 하는 기여점은 CPython에 대한 보안취약점을 탐색하고, 보안 취약점에 대해서 분류하는것이다. 이를 위해 파이썬 3.0 버전 부터 3.9 까지 총 10개의 버전을 수행하였다.
그리고 추가적으로 파이썬 버전의 취약점을 검사하기 위해 개발된 소프트웨어에 대해서 설명하고, 어떻게 구현하였는지와 추가적인 확장 도구들을 쉽게 통합할수 있었는지 설명합니다. 본 논문에서 제안한 PyGuard의 시스템 구조는 아래와 같습니다.
이때, 가장 의문스러운 부분은 CPython Source Files와 Native Code의 차이점이 궁금하지만 본 문에서 설명한 내용은 거진 2문장으로 설명이 끝나다 보니, 의마가 제대로 전달이 되지 않는것 같았다.
- 필자의 생각으로는
CPython Source Files는 주석과 도큐먼트 파일이 모두 포함된 코드를 의미하는 것이며,Native Code는 오직 순수 C 파일만 있는 구조가 아닐까 라는 생각이 됩니다. 처음에는outputs the target CPython native code라 설명이 되어있어 빌드 된 코드를 의미하는 것이라 생각하였지만, Architecture에Security Plug-in module에 CppCheck가 있어 아닌 것이라고 생각하게 되었습니다.
takes the CPython source code as input and outputs the target CPython native code, according to the configuration file.
The input processing module will extract both the native code and the native method interface code, from a given Python virtual machine source code.
결론
버퍼 오버플로우나, 메모리 검사, 포맷 공격, 문법 검사 등 다양한 공격 기법을 탐지하는 모듈을 활용하여 보안 취약점을 검사하였다. 해당 논문에서는
These system can eliminate buffer overflows, format string attacks and many memory management errors in C programs.
로 이야기 하였다.
그 결과 파이썬의 버전별로 보안 취약점 검사를 수행한 결과로는 파이썬 3.0 버전 부터 3.2 버전까지 탐지된 보안 취약점이 점진적으로 감소되는 모습을 보여주었다. 하지만 CPython 3.3 버전에서는 탐지된 취약점이 갑작스럽게 증가가 된 모습을 보여준다. 이는 CPython 3.3 버전에 새로운 기능이 추가가 되면서 생겼다라고 이야기가 되어지고 있다. 그래서 새로운 버전이 나온 이후에 나온 CPython 3.4 버전 이후 부터는 안정성이 추가가 되면서 보안 취약점이 낮아지는 모습이 나타난다.
CPython의 버전별로 증가가 되는 코드의 양과 그에 대한 보안 취약점에 대한 그래프 모습이다.
한계점
해당 논문은 다음 작업을 위해 연구된 내용다 보니 아직 완벽한 내용이나 다른 사람들에게 기여점이 무엇인지 명확하게 나타내고 있지 않습니다. 그래서 PyGaurd에 대한 아키텍처를 나타내고, 파이썬의 보안 취약점 검사를 수행한 결과를 나타내고 있습니다.
It should be noted that this work represents the first step towards finding and understanding vulnerabilities in real-world Python virtual machines, by constructing a new software prototype PyGuard.
여러 확장 도구로 인하여 많은 수의 경고가 거짓 양성으로 나타날 수가 있다는 단점지만 이에 대해서 알릴수가 없다는 단점이 있습니다.
결과
본 문에서는 8개의 취약점 패턴으로 나눴고, 그 중 가장 많았던 취약점은 오버플로우와 메모리 오류가 가장 많았다고 서술한다. 이러한 이유는 파이썬과 C언어간의 타입 차이로 인해 크다. 또한 파이썬에는 정수형 이란 타입이 1 종류 밖에 없지만 C언어의 경우에서는 10개가 넘기도 하며 숫자의 범위 차이 또한 있기 때문이다.
관련 연구
관련 연구로는 보안 취약점 검사에 사용되는 정적 도구와 동적 분석 도구에 대한 연구에 대해서 설명하였고, Security Plugin에 사용된 프로젝트에 대해서도 설명하기도 하였다.
관련 연구에 대해서 모두 서술하고 어떻게 동작하는지에 대해서 자세하게 설명하것 보다 나열하는것이 더 괜찮을 거라 생각하게 되었다. 이는 기법에 대해서는 새로운 레퍼런스 논문을 보거나 다른 글의 자료를 찾는것이 더 좋을거라 생각하였기 때문이다.
- PyGuard에서 사용된 기법들
overflows and formatted string 검사 : FlawFinder, CppCheck, TscanCode
static analysis tools: Coverity, Checkmarx, or Fortify
- native code security 관련 연구들
CCured, Cyclone
- Buffer overflow:
polymorphic SSP (P-SSP), 코드 교체 기법, 딥 러닝을 통한 취약점 검사
- Memory errors:
동적 유형으로 지정된 메모리 검사, 동적 메모리 오류 검사, 동적 실행파일 변환, 실행 파일과 콜 스택 분석 기법, 메모리 접근 강도 분석
개인적인 견해
연구에 대한 필요성과 타당성 설명쪽에서 1문단으로 마무리를 짓는것이 조금 의아하기도 했다. 그리고 구현 논문에 대해서는 꽤 많은 설득과 빌드업이 중요하다는것을 알게 되었다. 히히 부럽다.. 영어 잘해서… 진짜로 심심해서 읽었기도 하며, 재미있었다.
However, a major limitation of these work is that they only studied vulnerabilities in common native code, but does not discuss the vulnerabilities and patterns in a virtual machine setting. Furthermore, these work don’t discuss the taxonomy of vulnerabilities.