本文主要是介绍Fuzz入门教学——污点分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、简介
- 污点分析是一种用于检测和防止安全漏洞的技术。它关注数据流中的敏感信息（污点）如何在程序中传播，从而导致安全风险。这种分析通常用于发现潜在的安全漏洞，例如隐私数据泄露或者对数据完整性的威胁。
- 污点分析标记程序中的数据（外部输入数据或者内部数据）为污点，通过对带有污点标记的数据的传播实施分析来达到保护数据完整性和保密性的目的。
- 如果信息从被标记的污点数据传播给未标记的数据，那么需要将未标记的标记为污点数据；如果被标记的污点数据传递到重要数据区域或者信息泄露点，那就意味着信息流策略被违反。
- 污点分析被广泛地应用在隐私数据泄露检测、漏洞挖掘等实际领域。
2、原理
- 污点分析可以抽象成一个三元组 (sources，sinks，sanitizers)的形式。
- source：污点源，代表不受信任的输入或敏感数据的来源。
- sink：污点汇聚点，表示敏感信息可能泄露或被误用的地方。
- sanitizer：无害处理，代表通过数据加密或者移除危害操作等手段使数据传播不再对软件系统的信息安全产生危害。
- 污点分析就是分析程序中由污点源引入的数据是否能够不经无害处理而直接传播到污点汇聚点。如果不能，说明系统是信息流安全的；否则，说明系统存在隐私数据泄露或危险数据操作等安全问题。
- 污点分析可以分成3个阶段：识别污点源和汇聚点、污点传播分析和无害处理。
2.1、识别污点源和汇聚点
- 识别污点源和汇聚点是污点分析的前提。现有的识别方法可以大致分为3类：
- 使用启发式的策略进行标记，例如把来自程序外部输入的数据统称为“污点”数据，保守地认为这些数据有可能包含恶意的攻击数据。
- 根据具体应用程序调用的API或者重要的数据类型，手工标记污点源和汇聚点。
- 使用统计或机器学习技术自动地识别和标记污点源及汇聚点。
2.2、污点传播分析
- 污点传播分析就是分析污点标记数据在程序中的传播途径。按照分析过程中关注的程序依赖关系的不同，可以将污点传播分析分为显式流分析和隐式流分析。
2.2.1、显式流分析
- 分析污点标记如何随程序中变量之间的数据依赖关系传播。
- 例如下图中，a和b是污点源，x和y分别被a和b污染了。在对sink点进行污点判定的时候，可以发现代码存在信息泄露的问题，即可以通过sink点的x和y推断出a和b的值。
2.2.2、隐式流分析
- 分析污点标记如何随程序中变量之间的控制依赖关系传播，也就是分析污点标记如何从条件指令传播到其所控制的语句。
- 例如下图中，变量X是被污点标记的字符串类型变量，变量Y和变量X之间并没有直接或间接的数据依赖关系（显式流关系），但X上的污点标记可以经过控制依赖隐式地传播到Y（for循环中的语句）。最终，第12行的Y值和X值相同。但是，如果不进行隐式流污点传播分析，第12行的变量Y将不会被赋予污点标记。
- 隐式流污点传播一直以来都是一个重要的问题，如果不被正确处理，会使污点分析的结果不准确。
- 欠污染 (under-taint)：由于对隐式流污点传播处理不当导致本应被标记的变量没有被标记。
- 过污染 (over-taint)：由于污点标记的数量过多而导致污点变量大量扩散。
- 目前，针对隐式流问题的研究重点是尽量减少欠污染和过污染的情况。
2.3、无害处理
- 污点数据在传播的过程中可能会经过无害处理模块，无害处理模块是指污点数据经过该模块的处理后，数据本身不再携带敏感信息或者针对该数据的操作不会再对系统产生危害。简单来说，带污点标记的数据在经过无害处理模块后，污点标记可以被移除。
- 正确地使用无害处理可以降低系统中污点标记的数量，提高污点分析的效率，并且避免由于污点扩散导致的分析结果不准确的问题。
- 常数赋值是最直观的无害处理的方式。加密处理、程序验证等在一定程度上也可以认为是无害处理。
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