代码分析引擎 CodeQL 初体验
作者:w7ay@知道创宇404实验室
日期:2019年11月18日
英文版本: https://paper.seebug.org/1079/
QL是一种查询语言,支持对C++,C#,Java,JavaScript,Python,go等多种语言进行分析,可用于分析代码,查找代码中控制流等信息。
之前笔者有简单的研究通过JavaScript语义分析来查找XSS,所以对于这款引擎有浓厚的研究兴趣 。
安装
1.下载分析程序:https://github.com/github/codeql-cli-binaries/releases/latest/download/codeql.zip
分析程序支持主流的操作系统,Windows,Mac,Linux
2.下载相关库文件:https://github.com/Semmle/ql
库文件是开源的,我们要做的是根据这些库文件来编写QL脚本。
3.下载最新版的VScode,安装CodeQL扩展程序:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitHub.vscode-codeql
用vscode的扩展可以方便我们看代码
然后到扩展中心配置相关参数
4.
- cli填写下载的分析程序路径就行了,windows可以填写codeql.cmd
- 其他地方默认就行
建立数据库
以JavaScript为例,建立分析数据库,建立数据库其实就是用分析程序来分析源码。到要分析源码的根目录,执行codeql database create jstest --language=javascript
接下来会在该目录下生成一个jstest
的文件夹,就是数据库的文件夹了。
接着用vscode打开之前下载的ql库文件,在ql选择夹中添加刚才的数据库文件,并设置为当前数据库。
接着在QL/javascript/ql/src目录下新建一个test.ql,用来编写我们的ql脚本。为什么要在这个目录下建立文件呢,因为在其他地方测试的时候import javascript
导入不进来,在这个目录下,有个javascript.qll
就是基础类库,就可以直接引入import javascript
,当然可能也有其他的方法。
看它的库文件,它基本把JavaScript中用到的库,或者其他语言的定义语法都支持了。
输出一段hello world试试?
语义分析查找的原理
刚开始接触ql语法的时候可能会感到它的语法有些奇怪,它为什么要这样设计?我先说说自己之前研究基于JavaScript语义分析查找dom-xss是怎样做的。
首先一段类似这样的javascript代码
var param = location.hash.split("#")[1];document.write("Hello " + param + "!");
常规的思路是,我们先找到document.write
函数,由这个函数的第一个参数回溯寻找,如果发现它最后是location.hash.split("#")[1];
,就寻找成功了。我们可以称document.write
为sink
,称location.hash.split
为source
。基于语义分析就是由sink找到source的过程(当然反过来找也是可以的)。
而基于这个目标,就需要我们设计一款理解代码上下文的工具,传统的正则搜索已经无法完成了。
第一步要将JavaScript的代码转换为语法树,通过pyjsparser
可以进行转换
from pyjsparser import parseimport json
html = '''
var param = location.hash.split("#")[1];
document.write("Hello " + param + "!");
'''
js_ast = parse(html)
print(json.dumps(js_ast)) # 它输出的是python的dict格式,我们用转换为json方便查看
最终就得到了如下一个树结构
这些树结构的一些定义可以参考:https://esprima.readthedocs.io/en/3.1/syntax-tree-format.html
大概意思可以这样理解:变量param
是一个Identifier
类型,它的初始化定义的是一个MemberExpression
表达式,该表达式其实也是一个CallExpression
表达式,CallExpression
表达式的参数是一个Literal
类型,而它具体的定义又是一个MemberExpression
表达式。
第二步,我们需要设计一个递归来找到每个表达式,每一个Identifier
,每个Literal
类型等等。我们要将之前的document.write
转换为语法树的形式
{"type":"MemberExpression",
"object":{
"type":"Identifier",
"name":"document"
},
"property":{
"type":"Identifier",
"name":"write"
}
}
location.hash
也是同理
{ "type":"MemberExpression",
"object":{
"type":"Identifier",
"name":"location"
},
"property":{
"type":"Identifier",
"name":"hash"
}
}
在找到了这些sink
或source
后,再进行正向或反向的回溯分析。回溯分析也会遇到不少问题,如何处理对象的传递,参数的传递等等很多问题。之前也基于这些设计写了一个在线基于语义分析的demo
QL语法
QL语法虽然隐藏了语法树的细节,但其实它提供了很多类似类
,函数
的概念来帮助我们查找相关'语法'。
依旧是这段代码为例子
var param = location.hash.split("#")[1];document.write("Hello " + param + "!");
上文我们已经建立好了查询的数据库,现在我们分别来看如何查找sink,source,以及怎样将它们关联起来。
我也是看它的文档:https://help.semmle.com/QL/learn-ql/javascript/introduce-libraries-js.html 学习的,它提供了很多方便的函数,我没有仔细看。我的查询语句都是基于语法树的查询思想,可能官方已经给出了更好的查询方式,所以看看就行了,反正也能用。
查询 document.write
import javascriptfrom Expr dollarArg,CallExpr dollarCall
where dollarCall.getCalleeName() = "write" and
dollarCall.getReceiver().toString() = "document" and
dollarArg = dollarCall.getArgument(0)
select dollarArg
这段语句的意思是查找document.write,并输出它的第一个参数
查找 location.hash.split
import javascriptfrom CallExpr dollarCall
where dollarCall.getCalleeName() = "split" and
dollarCall.getReceiver().toString() = "location.hash"
select dollarCall
查找location.hash.split并输出
数据流分析
接着从sink
来找到source
,将上面语句组合下,按照官方的文档来就行
class XSSTracker extends TaintTracking::Configuration { XSSTracker() {
// unique identifier for this configuration
this = "XSSTracker"
}
override predicate isSource(DataFlow::Node nd) {
exists(CallExpr dollarCall |
nd.asExpr() instanceof CallExpr and
dollarCall.getCalleeName() = "split" and
dollarCall.getReceiver().toString() = "location.hash" and
nd.asExpr() = dollarCall
)
}
override predicate isSink(DataFlow::Node nd) {
exists(CallExpr dollarCall |
dollarCall.getCalleeName() = "write" and
dollarCall.getReceiver().toString() = "document" and
nd.asExpr() = dollarCall.getArgument(0)
)
}
}
from XSSTracker pt, DataFlow::Node source, DataFlow::Node sink
where pt.hasFlow(source, sink)
select source,sink
将source和sink输出,就能找到它们具体的定义。
我们找到查询到的样本
可以发现它的回溯是会根据变量,函数的返回值一起走的。
当然从source到sink也不可能是一马平川的,中间肯定也会有阻挡的条件,ql官方有给出解决方案。总之就是要求我们更加细化完善ql查询代码。
接下来放出几个查询还不精确的样本,大家可以自己尝试如何进行查询变得精确。
var custoom = location.hash.split("#")[1];var param = '';
param = " custoom:" + custoom;
param = param.replace('<','');
param = param.replace('"','');
document.write("Hello " + param + "!");
quora = { zebra: function (apple) {
document.write(this.params);
},
params:function(){
return location.hash.split('#')[1];
}
};
quora.zebra();
最后
CodeQL将语法树抽离出来,提供了一种用代码查询代码的方案,更增强了基于数据分析的灵活度。唯一的遗憾是它并没有提供很多查询漏洞的规则,它让我们自己写。这也不由得让我想起另一款强大的基于语义的代码审计工具fortify,它的规则库是公开的,将这两者结合一下说不定会有不一样的火花。
Github公告说将用它来搜索开源项目中的问题,而作为安全研究员的我们来说,也可以用它来做类似的事情?
以上是 代码分析引擎 CodeQL 初体验 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/199473.html