Python Crypto Misuses in the Wild
来源信息
- 机构：达姆施塔特工业大学
- 作者：Anna-Katharina Wickert, Lars Baumgärtner, Florian Breitfelder, Mira Mezini
摘要
先前的研究表明，高达99.59%使用加密api的Java应用程序至少滥用一次API，但是针对Python的相关研究非常少，为了研究Python加密项目的API使用情况，作者开发了一个静态分析工具，涵盖了5种不同的Python加密api的常见滥用，分析了Github的895个项目和51个嵌入式项目，52.26%的Python项目至少有一次滥用。此外，一些Python加密软件库的API设计促使了开发人员滥用加密函数，而这些函数在使用Java和C的项目中更常见。
研究目标
作者聚焦于Python加密API中的六种加密方式。
- ECB加密被确定为不安全的加密方式
- CBC如果使用非随机初始化向量(IV)。由于IV的可预测性，CBC的使用是确定性的和不安全的。
- 固定的加密密钥不安全，而且不应该是硬编码
- 非随机salt会使得加密变得不安全
- PBE标准PKCS#5中定义的1,000次迭代的最小推荐值，因此小于1000不安全
- 种子可以确保随机数生成器的输出是不确定性的。
LICMA工具
将一个源代码文件解析为各自的抽象语法树(AST)。更具体地说，我们使用Babelfish创建了一个通用的抽象语法树(UAST)，它结合了独立于语言的AST元素与特定于语言的元素。定义误用的规则，如果触发该规则就继续向后分析。
后向切片是通过在XPath3查询的帮助下过滤AST来创建的，其工作原理如下：首先，后向切片算法(BSA)识别在各自规则中引用的所有源代码行。例子：一个函数调用参数，比如加密函数。其次，BSA确定所有函数调用的参数是硬编码的、本地分配的还是全局分配的。如果满足这三种情况中的一种，则返回相应的值。这个值会根据规则中定义的函数进行检查，例如，如果5的值小于1000。在负的情况下，BSA查找函数的调用者，并如上所述检查调用者的参数。如果返回一个值或没有进一步的分析调用者可用，则算法停止，并返回分析的结果。在报告中，LICMA区分了由于缺少调用者而无法解决的潜在误用，以及明确的不安全规则。
结果
论文分析了Python5个加密模块cryptography, M2Crypto, PyCrypto, PyNaCl, ucryptolib
如图为每一个库所能覆盖到的误用规则
超过30个滥用规则的Python项目
在Python的库中发现的滥用规则
与Java和C的分析工具进行对比
Python的模块通过设计避免了6规则的触发
分析
- 依赖：发现的所有依赖中，只有7%出现在代码中，剩余的都是出现在代码的依赖中，都是由于外部引入引发的。
- 只有14.81%的项目中直接包含了滥用加密的API，其余的都是通过第三方代码引发的。
- Python加密API的设计支持开发人员避免由于AES加密的不安全块模式而导致的滥用。
- 58.82%的明确滥用，密码很容易受到字典攻击。
- 使用Python的加密API可以避免在其代码中使用AES加密的块模式时的常见滥用