The verification that planned security mechanisms are actually implemented in the software code is a challenging endeavor. In the context of model-based development, the implemented security mechanisms must capture all intended security properties that were considered in the design models. Assuring this compliance manually is labor intensive and can be error-prone. This work introduces the first semi-automatic technique for secure data flow compliance checks between design models and code. We develop heuristic-based automated mappings between a design-level model (SecDFD, provided by humans) and a code-level representation (Program Model, automatically extracted from the implementation) in order to guide users in discovering compliance violations, and hence potential security flaws in the code. These mappings enable an automated, and project-specific static analysis of the implementation with respect to the desired security properties of the design model. We contribute with (i) a definition of corresponding elements between the design-level and the implementation-level models and a heuristic-based approach to search for correspondences, (ii) two types of security compliance checks using static code analysis, and (iii) an implementation of our approach as a publicly available Eclipse plugin, evaluated with three studies on open source Java projects. Our evaluation shows that the mappings are automatically suggested with up to 87.2% precision. Further, the two developed types of security compliance checks are relatively precise (average precision is 79.6% and 100%), but may still overlook some implemented information flows (average recall is 65.5% and 94.5%) due to the large gap between the design and implementation. Finally, our approach enables a project-specific analysis with up to 62% less false alarms raised by an existing data flow analyzer.


翻译:在基于模型的开发中,已实施的安全机制必须包含设计模型中考虑的所有预定安全属性。确保这一合规性是人工操作的,而且容易出错。这项工作引入了第一个半自动技术,用于在设计模型和代码之间进行数据流动合规检查。我们开发了一个设计级模型(由人提供的SecDFDD)和一个代码级代表制(方案模型,从执行中自动提取)之间的基于超自然的自动映像(方案模型,从执行中自动提取),以指导用户发现合规违规,从而发现代码中可能存在的安全缺陷。这些映像能够对设计模型的预期安全属性进行自动和具体项目的静态分析。我们协助(一)界定设计级和执行级模型之间的相应要素,以及基于超自然的搜索方法(二)使用静态代码分析进行两种类型的安全合规性检查,以及(三)执行我们作为公开提供的Eclipseal系统运行流程的运行流程,通过三种类型项目进行相对准确性分析,对当前项目进行了更精确性评估。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Github项目推荐 | pikepdf - Python的PDF读写库
AI研习社
9+阅读 · 2019年3月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月24日
Generating Fact Checking Explanations
Arxiv
9+阅读 · 2020年4月13日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月6日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月18日
VIP会员
相关资讯
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Github项目推荐 | pikepdf - Python的PDF读写库
AI研习社
9+阅读 · 2019年3月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月24日
Generating Fact Checking Explanations
Arxiv
9+阅读 · 2020年4月13日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月6日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月18日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员