前言

这次介绍的是一篇发表在安全顶会2018 USENIX Security的paper，文章旨在自动化挖掘web漏洞，同时生成对应的exp，其比同类的工具拥有更高的准确度，由于其动静结合的特性，对代码也有更好的覆盖率。

背景介绍

首先我们从如下这样一个例子切入，来简单介绍一下web漏洞自动挖掘和通常一些静态分析的工具的做法。

例如如下3个代码片段：

selectBooks.php用于选择你想要借的书，代码如下：

hold.php用于额外的check输入，并引导用户到下一步操作，代码如下：

checkout.php用于结算，代码如下：

我们可以看到，在这样一个简单的功能实现上，其实出现了不少潜在的漏洞函数，例如selectBooks.php中的mysql_query可能会导致sql注入，又如checkout.php中的echo可能会导致XSS漏洞。

那么对于一些常规的静态分析漏洞挖掘工具，他们会怎么做呢？一般情况下，其会首先全局定位到漏洞函数的位置，例如selectBooks.php的第17行，checkout.php的第15行，然后对其参数利用PDG(数据依赖)的关系进行backward反向回溯。

例如selectBooks.php的第17行，我们使用PDG关系回溯，可以发现其影响的关键参数有3个，分别是$book_name，$edition,$publisher。他们又分别来自第5行，第9行和第13行。此时我们又会继续对第5行，第9行和第13行继续进行PDG回溯，而后发现他们都会经过过滤函数，那么此时回溯结束，静态分析工具粗略的判断其为安全的flow，因为其参数都会经过过滤。

我们再看checkout.php的第15行，利用PDG进行回溯，我们可以关注到2个变量，分别是$name和$msg，而后找到第 9行和第10行，此时我们发现第10行是攻击者可控的$_GET变量，那么此时该flow会被输出，并交由运行者进行check，判断其是否为误报。而对于对9行，我们却不太那么容易找到其真实的数据依赖，因为$result实际上来自于数据库内的数据，而非直接显示在代码中。

那么此时一般的静态分析工具的缺点便暴露无遗，其会受到数据库查询的约束而不能准确进行分析，且由于其依赖于PDG的后向回溯，很难去发现逻辑上的漏洞。

同时还有一个关键的问题，仅从代码上来看，似乎$msg我们可以找到一条攻击路线，但实际上，这是需要前期铺垫的，我们必须拥有session才能到达这一步，这为人工check也增加了不少不便捷性。

因此，本篇paper就是旨在解决这些问题，而提出了动静结合的web漏洞挖掘工具：NAVEX。

工具设计

那么我们来简单看一下，NAVEX是如何设计，用于解决上述问题的。

首先作者定义了一个字典：

其中记录一些关键的函数名，例如XSS，对应echo和print等，依次类推，作者一共记录了如下几类攻击的潜在漏洞函数：sql注入、XSS、文件包含、命令注入、代码注入和逻辑漏洞。

然后NAVEX一样会像平常的静态分析工具一样，对漏洞进行检测，其也会通过全局定位敏感函数，然后用上述思想，对关键变量进行PDG后向回溯，其伪代码如下：

运行结束后，程序会返回路径集，即从攻击者可控变量source($_GET、$_POST等)到潜在漏洞函数调用之间的变量传递。

值得一提的是，作者这里不仅仅使用了PDG的后向分析，同时其为了发掘逻辑上的漏洞，也会进行正向寻找。

然后作者会将提取出的约束放入Z3求解器进行约束求解。以备后续生成exp使用。

待上述操作结束后，程序进入动态分析，或者称为前端约束生成阶段。在这一步中，作者使用爬虫，爬取html页面中的信息和属性名，例如提取form表单或者js的相关约束：

然后同样会使用约束器求解，得到满足的input，并进行输入，但由于可能input也会受到后端的约束，因此为了防止爬虫由于未能正确input，不能到达下一步，作者对后端进行了监控，以探测在input后，后端是否会发生变化，例如进行数据库查询，或者改变了当前状态，例如全局变量的赋值(session，cookie等)，或者新产生了变量等。以此断定爬虫的前段约束后得到的input是否生效，如果未生效，其会同时考虑后端约束，并再次求解，而后继续监控往复，直到成功input。

如我们最开始的例子中，此时会考虑到后端的约束，即$publisher的长度问题：

同时作者也考虑过了角色问题，在web网站中，通常会分为管理员和普通用户，那么为了最大的代码覆盖率，作者会存储管理员用户的登录凭证，以方便探测到管理员用户可能存在的潜在漏洞。

为了存储这些关系，作者定义了Navigation Graph，其为有向图：G = (N , E )，它的边代表了下一步跳转的意义，例如下图：

在我们第一步达到selectBooks.php后，在html模拟用户input，会来到下一个url操作：selectBooks.php?action=borrow，而这2个node之间则会产生一条edge，又前者指向后者。

同时对于每一个Node，其拥有一些属性，例如id为每一个node的唯一标识符，url为当前node的链接，form_params为表单的input，role存放管理员用户的登录凭证。

如此一来，在找到漏洞点后，作者即可找到一条可到达，并触发该漏洞函数的链接，如下：

1. http://localhost/App/index.php
2. http://localhost/App/selectBooks.php with POST params:[book name=intro to CS by author1, edition=2,publisher=aaaaaaa]
3. http://localhost/App/selectBooks.php?action =borrow
4. http://localhost/App/hold.php
5. http://localhost/App/hold.php?step=checkout
6. http://localhost/App/hold.php?step=checkout &msg=

最终成功将exp带入到6条语句，成功进行xss攻击。

实验测试

作者对26个php cms进行了测试，php文件数量超过22.7k，列表如下：

对于sql注入，作者只关心了如下4种潜在的漏洞函数：mssql query, mysql query, mysqli query和sqlite query，并通过实验测试发现，在不到1小时的时间内，工具生成了105个sql注入exp：

可以看到在获得的结果里，均为true positives，以此显现了 NAVEX的高精度和高效率。

同样的，对于XSS和逻辑漏洞，在较短的时间内，都有不错的表现：

后记

本篇文章的思路较为新颖，由于其动静态结合的方式，不仅可以一定程度上增加效率，并且能够有效的探测到一些普通静态分析工具不能检测出的漏洞。其贡献不仅在于学术上的创新，对我们cms审计也提供了不少的便利。

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