'

Верификация программного обеспечения. Текущее состояние и проблемы

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Верификация программного обеспечения. Текущее состояние и проблемы ИВАННИКОВ Виктор Петрович, Институт системного программирования РАН (ИСП РАН) ivan@ispras.ru http://ispras.ru/ 16 апреля 2012 года


Слайд 1

Сложность современного ПО 2


Слайд 2

Статистика ошибок Количество ошибок на 1000 строк кода (до тестирования) остается практически неизменным за 30 лет 3


Слайд 3

Верификация и информационная безопасность программ Наличие ошибки в программе часто означает наличие уязвимости Технологии верификации одновременно являются средствами оценки и обеспечения информационной безопасности программ Вывод: повышение информационной безопасности программ без развития технологий верификации невозможно 4


Слайд 4

Технологии верификации Экспертиза Тестирование (динамические испытания) Аналитическая верификация Статический анализ Комбинированные подходы 5


Слайд 5

Экспертиза Поиск ошибок, оценка и анализ свойств ПО человеком (обычно группа 2-5 человек) Техники Списки важных ограничений и шаблонов ошибок Групповые обсуждения Производительность : 100-150 строк / час Не более 2-3 часов в день Результаты : выявляется 50-90% ошибок (обнаруживаемых за все время жизни ПО) Нужны настоящие эксперты, программисты с менее чем 10-летним стажем могут участвовать лишь как обучающиеся 6


Слайд 6

Тестирование Оценка корректности системы по ее работе в выбранных ситуациях, с определенными данными Техники: Шаблоны сценариев, перебор и фильтрация Синтез тестов по структуре реализации или модели Производительность : сильно зависит от целей, техники, опыта и пр. Microsoft : производительность разработки тестов и тестирования примерно такая же, как у создателей кода, 10 строк/час Результаты : выявляется 30-80% ошибок Часто используется неопытный персонал, что отрицательно сказывается на качестве 7


Слайд 7

Пример : проект DMS (ИСП РАН) Разработка тестов для ОС телефонного коммутатора Nortel Networks с использованием формальных методов Размер системы : 250 000 строк, 230 интерфейсных функций Трудоемкость : ~ 10 человеко-лет Результаты: Тестовый набор использовался для проверки всех новых версий ОС > 300 ошибок в системе с заявленной надежностью 99.9999% 12 ошибок, требующих холодного рестарта ~ 50% всех ошибок найдены в ходе экспертизы Остальные выявлены тестами, сгенерированными из формальных спецификаций и нацеленными на их покрытие 8


Слайд 8

Показатели качества тестирования Метрики тестового покрытия Функциональности программы и требований Структуры кода: строк, ветвлений, комбинаций условий в ветвлениях Для адекватной оценки нужно сочетание нескольких метрик Примеры достигаемого тестового покрытия : Обычное коммерческое ПО : 15-20% ветвлений в коде Системное ПО : 60-80% ветвлений в коде Тесты на базе формальных моделей : 70-80% ветвлений в коде Аналитическая верификация : 100% ветвлений в коде 9


Слайд 9

Аналитическая верификация Формальное описание семантики программы и требований и доказательство выполнения требований Техники: Метод Флойда (дедуктивный метод) Provers, solvers, интерактивные инструменты Инструменты: Мировые лидеры: PVS, Isabelle/HOL, Frama-C Примеры приложений: микропроцессоры, ядро операционной системы seL4 Опыт ИСП РАН: практикум по верификации с помощью Frama-C (~ 100 человеко-часов на программу размером порядка 100 строк) 10


Слайд 10

Пример: верификация ядра ОС seL4 Ядро встроенной ОС seL4 8700 строк на C, 600 строк на ассемблере Для реализации ~2.5 человеко-года Верификация 200 000 строк формальной модели Инструмент: Isabelle/HOL Трудоемкость – 20 человеко-лет (12 чел.) Доказано ~10000 лемм 11


Слайд 11

Статический анализ программ 12


Слайд 12

f(char * p) { char s[6]; strcpy(s,p); } main1 () { f(“hello”); } main2 () { f(“privet”); } \0 o l l e h t \0 e v i r p Стек после выполнения функции f, вызванной из main1 массив s Стек после выполнения функции f, вызванной из main2 В случае main2 адрес возврата перезапишется и управление будет передано не на main2, а на другой участок кода адрес возврата На место адреса main2 записали лишний байт Адрес main1 Простейший пример 13


Слайд 13

Альтернативы решения Тестирование Проверки времени выполнения Статический анализ программы Смешанный 14


Слайд 14

Можно использовать специальные функции с дополнительными параметрами – ограничениями сверху на объем записываемой информации. Например, вместо strcpy(a,b) использовать strncpy(a,b,n), где n-максимальное количество переписываемых символов Вставка проверок подразумевает инструментацию исходного кода и так как такие проверки должны присутствовать во всех потенциально опасных местах, инструментированный код может работать на порядок медленнее исходного f(char * p) { char s[10]; strcpy(s,p); } f(char * p) { char s[10]; if (strlen(p)<10) strcpy(s,p); } f(char * p) { char s[10]; strncpy(s,p,10); } Динамические проверки 15


Слайд 15

От динамической защиты к статическому обнаружению Даже в случае минимизации количества проверок инструментированный код работает гораздо медленнее исходного Среди вставляемых проверок много «бесполезных», то есть тех, которые проверяют заведомо истинные условия Необходимо статически обнаружить в тексте программы только те места, в которых действительно возможно нарушение системы защиты 16


Слайд 16

Цели статического анализа – выявление дефектов в программах Дефекты (ситуации в исходном коде) могут приводить к: Уязвимостям ? защиты Потере стабильности работы программы ?Уязвимость защиты (security vulnerability) – ошибка в тексте программы, которая позволяет пользователю при некоторых сценариях использования программы обходить средства разграничения прав доступа программы или ОС, в которой программа выполняется. 17


Слайд 17

Рассматриваемые виды дефектов Переполнение буфера Format string: недостаточный контроль параметров при использовании функций семейства printf/scanf Tainted input: некорректное использование непроверяемых на корректность пользовательских данных Разыменование нулевого указателя Утечки памяти Использование неинициализированных данных 18


Слайд 18

Преимущества статического анализа Автоматический анализ многих путей исполнения одновременно Обнаружение дефектов, проявляющихся только на редких путях исполнения, или на необычных входных данных (которые могут быть установлены злоумышленником в процессе атаки) Возможность анализа на неполном наборе исходных файлов Отсутствие накладных расходов во время выполнения программы 19


Слайд 19

Первое поколение анализаторов Flowfinder, ITS4, RATS, Pscan (распространяются бесплатно) CodeSurfer (инструмент для обнаружения уязвимостей на базе CodeSurfer’а недоступен) FlexeLint (продается на рынке), Splint (распространяется бесплатно) 20


Слайд 20

Недостатки первого поколения Большое число ложных срабатываний – 90% и выше Пропуск реальных уязвимостей Необходима ручная проверка результатов работы, которая требует привлечения значительных ресурсов (материальных, людских, временных) 21


Слайд 21

Современные анализаторы Coverity Prevent Klockwork Insight Svace 22


Слайд 22

Наш подход Для обнаружения уязвимостей мы предлагаем применять следующее: Межпроцедурный data-flow анализ с итерациями на внутрипроцедурном уровне Анализ указателей Анализ интервалов и значений целочисленных объектов Контекстно-зависимый (использующий индивидуальные входные параметры для каждой точки вызова) анализ 23


Слайд 23

Целью целочисленного анализа программы является получение необходимой информации о значении целочисленных атрибутов объектов программы (значение переменной, размер массива и т.д.) Чем точнее и полнее представляются целочисленные значения, тем точнее возможно проведение поиска уязвимостей void f(int i) { char p[5]; int a; if (i>0) a=4; else a=3; p[a]=0; } i>0 a=4 a=3 p[a]=0 yes no Value(a)=3 Value(a)=4 Value(a)=[3..4] - нет уязвимости Целочисленный анализ на основе интервалов 24


Слайд 24

Потеря точности в некоторых случаях. Отсутствие информации о связях между переменными: в случае анализа на основе интервалов в последней инструкции примера будет обнаружена ложная уязвимость. void f(int i) { char p[5]; int a,b,c; if (i>0) a=0; else a=1; b=a+4; c=b-a; p[c]=0 } i>0 a=0 a=1 b=a+4 yes no Value(a)=1 Value(a)=0 Value(a)=[0..1] c=b-a p[c]=0 Value(a)=[0..1] Value(b)=[4..5] Value(c)=[3..5] Value(a)=[0..1] Value(b)=[4..5] Value(a)=[0..1] Value(b)=a+4 Value(a)=[0..1] Value(b)=a+4 Value(c)=4 Size(p)=5 Value(c)<Size(p) Value(c) может быть равным Size(p) => ложная ошибка Недостатки целочисленного анализа интервалов 25


Слайд 25

Необходимость межпроцедурного анализа f(char *p, char *s) { strcpy(p,s); // произойдет копирование 6 байт, включая //конец строки } main() { char *p; p=malloc(5); f(p,”hello”); } В приведенном примере указатель на объект размером 5 байт передается в функцию f, поэтому без межпроцедурного анализа эта информация никаким образом не попадет на вход вызову функции strcpy и ошибку не зафиксируется 26


Слайд 26

Необходимость анализа указателей … char a[10]; char * p; p=a; p[10]=0; … Для данного примера в случае отсутствия анализа указателей невозможно сделать никаких предположений о размере массива, на который указывает p и, следовательно, невозможно определить наличие ошибки 27


Слайд 27

Спецификация окружения char* strcpy(char *dst, const char *src) { char d1 = *dst;//dst и src char d2 = *src;// разыменовываются в функции //необходимо проверить на корректность src //(в случае пользовательского ввода) sf_set_trusted_sink_ptr(src); //содержимое src копируется в dst sf_copy_string(dst, src); //возвращается входной параметр return dst; } 28 Внутренние обработчики инфраструктуры анализа


Слайд 28

Схема работы Svace Анализируемая программа Система сборки Файлы с исходным кодом Утилита перехвата Компилятор LLVM-GCC или CLANG Исходный код Измененная командная строка Командная строка Биткод-файл Входные биткод-файлы Биткод-файлы для исходных файлов Биткод-файлы спецификаций библиотек Инфраструктура анализа Детекторы Вызовы внутреннего интерфейса Инструмент статического анализа Биткод-файлы Исходный код Работа с результатами анализа через компонент Eclipse Список предупреж-дений Биткод-файл 29


Слайд 29

Построение аннотаций Биткод-файлы для исходных файлов Спецификации библиотечных функций на языке Си Биткод-файлы спецификаций библиотек Компилятор LLVM-GCC или CLANG Функции анализируемой программы Функции спецификаций Построение графа вызовов Аннотации Анализ Анализ* *Анализ отдельной функции Анализ вызова функции Вызов подпрограммы Вызов подпрограммы 30


Слайд 30

Топологический порядок обработки функций Граф вызовов функции main q w a b c prinf strcpy Построение топологического порядка функций a b c q w main Порядок анализа Создание аннотаций библиотечных функций printf strcpy a q b Анализ функции ‘c’ Аннотации: Межпроцедурный анализ (интервальный, tainted, нулевых указателей, алиасов и др.) 31


Слайд 31

Время анализа * Не учитывается время компиляции проекта 32


Слайд 32

Сравнение с Coverity Prevent 33


Слайд 33

Текущее состояние Анализ программ на Си\Си++. Информация об исходном коде собирается при помощи компилятора LLVM-GCC (или CLANG) Нет ограничений на размер программы (линейная масштабируемость) Полностью автоматический анализ Поддержка пользовательских спецификаций функций Набор спецификаций стандартных библиотечных функций (Си, Linux) Набор подсистем поиска различных дефектов (переполнение буфера, разыменование нулевого указателя и др.) Набор подсистем поиска дефектов расширяем Графический пользовательский интерфейс, реализованный в виде расширения среды Eclipse 34


Слайд 34

Avalanche: Обнаружение ошибок при помощи динамического анализа 35


Слайд 35

Динамический и статический анализ кода Динамический анализ - анализ программы во время выполнения Статический анализ - анализ без выполнения программы 36


Слайд 36

Обнаружение ошибок при помощи анализа программ Динамический анализ Требуется набор входных данных и/или среда выполнения Высокие требования к ресурсам Высокая точность обнаружения Статический анализ Работает на исходном или бинарном коде Анализ абстрактной модели Хорошая масштабируемость Ложные срабатывания 37


Слайд 37

Valgrind Фреймворк динамической инструментации Обнаруживаемые ошибки: Утечки памяти Ошибки работы с динамической памятью Неиницилизированные данные Ошибки в многопоточных программах 38


Слайд 38

Valgrind: общая схема работы Внутреннее представление команд Valgrind – абстрактная RISC машина 39


Слайд 39

Трасса выполнения программы 40


Слайд 40

Трасса выполнения программы 41


Слайд 41

Трасса выполнения программы 42


Слайд 42

Трасса выполнения программы 43


Слайд 43

Работы в этой области EXE tool, Stanford University - символические вычисления SAGE framework, Microsoft Research - white-box fuzz testing KLEE, LLVM project 44


Слайд 44

Пример char *names[] = { “one”, “two”, ...}; char buf[3]; fread(buf, 3, 1, f); // чтение 3-х байт из файла if (buf[0] == 1) { // ветвление #1 int index; if (buf[1] + buf[2] > 0) { // ветвление #2 index = ...; } name = names[index]; // index не инициализирован // выход за границы массива ... } else { ... } 45


Слайд 45

Пример fread(buf, 3, 1, f) buf[0] == 1 buf[1] + buf[2] > 0 x1, x2, x3: byte x1 = 1 x2 + x3 > 0 x1 = 1 x2 = 100 x2 = 200 46


Слайд 46

Пример fread(buf, 3, 1, f) buf[0] == 1 buf[1] + buf[2] > 0 Система уравнений: x1, x2, x3: byte ¬(x1 = 1) x1 = 2 Решение: 47


Слайд 47

Пример fread(buf, 3, 1, f) buf[0] == 1 buf[1] + buf[2] > 0 Система уравнений: x1, x2, x3: byte x1 = 1 ¬(x2 + x3 > 0) x1 = 1 x2 = 0 x3 = 0 Решение: 48


Слайд 48

Avalanche Отслеживает поток помеченных (потенциально опасных) данных Изменяет входные данные, чтобы спровоцировать ошибку, или обойти новые части программы Обнаруживает критические ошибки - разыменование нулевого указателя, деление на ноль, неинициализированные данные, ошибки работы с памятью Генерирует набор входных данных для каждой найденной ошибки 49


Слайд 49

Входные данные Входные данные \ Avalanche: итерация Tracegrind Трасса Управляющий модуль Трасса’ STP Решение Управляющий модуль Входные данные Covgrind Метрики Управляющий модуль Управляющий модуль Управляющий модуль 50


Слайд 50

Управляющий модуль Avalanche Координация работы других компонентов Обход различных путей исполнения программы, инвертирование условий Поддержка параллельного и распределенного анализа 51


Слайд 51

Tracegrind Отслеживает поток помеченных данных в программе Все данные прочитанные из внешних источников (файлы, сетевые сокеты, аргументы коммандной строки, переменные окружения) Переводит трассу выполнения в булевскую формулу (STP утверждения) 52


Слайд 52

Tracegrind Моделирует оперативную память, регистры и временные переменные при помощи бит-векторов Моделирует комманды при помощи операций и утверждений STP 53


Слайд 53

Covgrind Вычисление метрики покрытия кода программы (количество новых ББ покрытых на текущей итерации) Перехват сигналов (обнаружение критических ошибок) Обнаружение ошибок работы с памятью при помощи Memcheck Обнаружение бесконечных циклов при помощи таймаутов 54


Слайд 54

STP - Simple Theorem Prover SAT решатель (основан на MiniSat) Проект с открытым исходным кодом Поддерживает бит-векторы, широкий набор операций 55


Слайд 55

Проект Опубликован на Google Code http://code.google.com/p/avalanche Лицензии: Valgrind и Memcheck - GPL v2 STP - MIT license Драйвер Avalanche, Tracegrind, Covgrind - Apache license 56


Слайд 56

Avalanche: возможности Поддержка клиентских сетевых сокетов Поддержка переменных окружения и параметров коммандной строки Поддержка платформ х86/Linux и amd64/Linux, ARM/Linux, Android Поддержка параллельного и распределенного анализа 57


Слайд 57

Результаты Более 15-ти ошибок на проектах с открытым исходным кодом Ошибки подтверждены и/или исправлены разработчиками Null Pointer Dereference (разуменование нулевого указателя) = NPD Division By Zero (деление на ноль) = DBZ Unhandled Exception (необработанная исключительная ситуация) = UE Infinite Loop (бесконечный цикл) = IL 58


Слайд 58

Планы на будущее Улучшение прозводительности Поддержка новых источников входных данных (серверные сетевые сокеты, и т. д.) Поддержка новых типов ошибок (многопоточные приложения) 59


Слайд 59

UniTESK 60


Слайд 60

Случай тестирования отдельной функции: Подобрать набор входных (тестовых) данных Вычислить ожидаемый результат для каждого из тестовых данных А если это трудно или невозможно, например для функции random() ? Запустить тест с каждым из тестовых данных, сопоставить результат с ожидаемым Принять решение о продолжении или завершении тестирования А каков критерий завершения ? Разработка теста по-простому 61


Слайд 61

Случай тестирования группы функции, класса/объекта, модуля с несколькими интерфейсами (обычно есть переменные состояния и побочный эффект): Подобрать набор входных (тестовых) данных для каждой функции Вычислить ожидаемый результат для каждого из тестовых данных Новая проблема – как учесть побочный эффект? Вызвать каждую функцию с каждым из тестовых данных в различных состояниях модуля, сопоставить результат с ожидаемым Какие состояния считать различными, как прийти в нужное состояние (построить тестовую последовательность), если побочный эффект вычислить невозможно? Принять решение о продолжении или завершении тестирования А каков критерий завершения ? Разработка теста по-простому (2) 62


Слайд 62

Типичные размеры тестовых наборов Ядро ОС Linux (LTP) 18 Mbyte (при этом покрывает менее половины строк кода) Библиотеки стандарта OS Linux (LSB) Более 100 тысяч вариантов Более 80 Mbyte Для компилятора C (например, ACE или Perennial) Более 40-80 тысяч вариантов Более 1 Gbyte 63 Не удивительно, что на тестирование тратиться существенная доля усилий (в Майкрософте около 70%), а средняя плотность ошибок, которая считается приемлемой – 2-3 ошибки на 1 тысячу строк кода.


Слайд 63

Решения UniTESK Исходная точка построения теста – формализация программного контракта в форме пред- и пост-условий пред- и пост-условия определяют тестовые оракулы и критерии полноты покрытия Тестовую последовательность конструировать не вручную, а на основе интерпретации модели теста Нотации – максимально приближенные к языкам программирования 64


Слайд 64

Формализация требований Выделение модельного состояния Описание формального контракта операций Предусловия – задают область определения Постусловия – задают основные ограничения на результаты работы операций Инварианты – ограничения целостности данных, общая часть всех пред- и постусловий Аксиоматическая часть контракта (если нужно) 65


Слайд 65

Простой пример спецификации в JavaTESK public specification class SqrtSpecification { public specification double sqrt(double x) { pre { return x >= 0; } post { branch SingleCase; return sqrt * sqrt == x; } public specification int sqrt(int x) { pre { return x >= 0; } post { branch SingleCase; return sqrt * sqrt <= x && (sqrt + 1) * (sqrt + 1 ) > x ; } } } 66


Слайд 66

Общая схема тестирования Тестовая система Отчеты Тестовые данные Ожидаемые результаты, критерии полноты 67


Слайд 67

Общая схема. Данные, оракул, покрытие Пред-условия, итераторы Пост-условия 68


Слайд 68

Общая схема. Тестовый сценарий описать и обойти КА обходить и строить КА налету Тестовая система Отчеты Тестовые данные Ожидаемые результаты, критерии полноты написать вручную Варианты: 69


Слайд 69

Общая схема UniTESK Модель состояния Обходчик автоматов Оракулы Генератор Итераторы данных Метрика покрытия Тестируемая система Предусловия- фильтры Постусловия Оракул Отчеты 70


Слайд 70

Применение UniTESK Операционные системы Ядро ОС телефонной станции 1994-1997 Linux Standard Base 2005-2010 Тестовый набор для ОС 2000 (НИИСИ) 2005-... Протоколы IPv6 Microsoft Research 2000-2001 Мобильный IPv6 (в Windows CE 4.1) 2002-2003 IPv6 Октет 2002 Тестовый набор для IPsec 2004-2008 Тестовый набор для SMTP 2010 Оптимизаторы компиляторов Intel 2001-2003 Оптимизатор трансляции графических моделей 2005 Информационные системы Компоненты CRM-системы 2004 Биллинговая система и EAI 2005-… Микропроцессоры Процессоры Комдив 64 (НИИСИ) 2006-... Компоненты процессоров и шин (МЦСТ) 2010-... 71


Слайд 71

Спасибо! 72


×

HTML:





Ссылка: