供应链安全检测的现有技术——二进制层面
闭源软件中复用开源组件检测
组件复用型漏洞
定义：因复用含有漏洞的组件（第三方库、开源框架等）而引入的软件漏洞
现有检测方法：
组件复用型漏洞的检测
核心技术: 闭源二进制软件的开源组件复用检测
对于源代码与二进制代码间的复用检测受到复杂的复用关系影响，即检测复用时对简单的复用可能有用，如zlib.dll与zlib库，而对多层调用就失去了效果。
主要用到的方法如下:
因此，识别问题不仅仅时简单的代码相似性检测问题，需要识别复杂关系，因此，复用检测的工作变成了流行的代码相似性检测＋复用关系识别：
现有工作准确率不高的原因：
- 没有符号信息，完全依赖于代码特征比对
- 使用的代码特征太少，很多代码无法提取到有效特征
原因：代码特征普遍受编译优化影响大，无法使用 - 没有考虑复杂复用情况，从而引入大量误报漏报
解决方案：
- 补充抗编译优化的代码特征，并为新特征设计合理的匹配算法和权重算法
- 对复用类型进行划分，针对不同类型进行针对性识别
1、代码特征选择
常用代码特征与新增代码特征评估：
2、代码特征提取
二进制代码特征提取方法：基于IDAPython提取导出函数、字符串、switch/case、if/else
结合编译信息的源代码特征提取方法：
源代码特征提取方法：基于clang和llvm开发特征提取工具
特征所对应代码片段：
3、代码相似度计算
4、复用类型划分
- 单一复用
1 bin -> 1 src
- 混合复用
1 bin -> N src
- 部分复用
N bin <- 1 src
- 嵌套复用
1 bin -> 1 src -> N src（嵌套复用是假式复用，应被去除）
闭源软件中复用开源组件版本检测
在检测复用组件的基础上，检测复用组件的版本，因为不同版本的影响的漏洞有限
从待检测二进制文件中提取代码特征，和预先准备好的从源代码中提取的特征进行比较，现有工作如下：
局限性：
版本敏感特征选择
选择的核心标准：不同版本之间的区分度拉满
全局特征：
区分度公式：
举例如下：
函数级别特征：
粗匹配
全局级别特征匹配方案 -> 粗匹配阶段：
特征匹配方案：精准匹配——全局级别特征在编译前后不发生变化
精匹配
函数级别特征用来定位函数，整个函数作为一个整体，所以采用基于相似度的识别方案。
具体的匹配算法：
参考文献
《软件安全原理》——霍玮
转载请说出处：from 信安科研人