Мелкогранулярная рандомизация адресного пространства программы при запуске

Уязвимости программного обеспечения являются серьезной угрозой безопасности. Важной задачей является развитие методов противодействия их эксплуатации. Она приобретает особую актуальность с развитием ROP-атак. Имеющиеся средства защиты обладают некоторыми недостатками, которые могут быть использованы атакующими. В данной работе предлагается метод защиты от атак такого типа, который называется мелкогранулярной рандомизацией адресного пространства программы при запуске. Приводятся результаты по разработке и реализации данного метода на базе операционной системы CentOS 7. Рандомизацию на уровне перестановки функций осуществляет динамический загрузчик с помощью дополнительной информации, сохраненной с этапа статического связывания. Описываются детали реализации и приводятся результаты тестирования производительности, изменения времени запуска и размера файла. Отдельное внимание уделяется оценке эффективности противодействия эксплуатации с помощью ROP атак. Строятся две численных метрики: процент выживших гаджетов и оценка работоспособности примеров ROP цепочек. Приводимая в статье реализация применима в масштабах всей операционной системы и не имеет проблем совместимости с точки зрения работоспособности программ. По результатам проведенных работ была продемонстрирована работоспособность данного подхода на реальных примерах, обнаружены преимущества и недостатки и намечены пути дальнейшего развития.

рандомизация адресного пространства, диверсификация, ASLR, ROP

1. CVE Details website: vulnerabilities by date. По состояние на 10.04.2017 г. http://www.cvedetails.com/browse-by-date.php

2. R. Roemer, E. Bbuchanan, H. Shacham, S. Savage. Return-oriented programming: Systems, languages, and applications. ACM Trans. Inf. Syst. Secur., vol. 15, no. 1, 2012, pp. 2:1–2:34.

3. A. Sadeghi, S. Niksefat, M. Rostamipour, Pure-Call Oriented Programming (PCOP): chaining the gadgets using call instructions. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, no. 434, 2017, pp. 1-18

4. T. Bletsch, X. Jiang, V. Freeh, W. Liang, Zh. Liang. Jump-oriented Programming: A New Class of Code-reuse Attack. Proceedings of the 6th ACM Symposium on Information, Computer and Communications Security, 2011, pp. 30-40.

5. H. Hu, Sh. Shinde, S. Adrian, Z.L. Chua, P. Saxena, Zh. Liang. Data-Oriented Programming: On the Expressiveness of Non-Control Data Attacks. IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2016, pp. 969-986.

6. H. Shacham. The geometry of innocent flesh on the bone: Return-into-libc without function calls (on the x86). Proceedings of the 14th ACM conference on Computer and communications security, 2007, pp 552-561.

7. A. Bittau, A. Belay, A. Mashtizadeh et al. Hacking blind. Proceedings of the 2014 IEEE Symposium on Security and Privacy, 2014, pp. 227–242.

8. M. Abadi, M. Budiu, ´U. Erlingsson, J. Ligatti. Control-flow integrity principles, implementations, and applications. ACM Trans. Inf. Syst. Secur, vol. 13, no. 1, 2009, pp. 4:1–4:40.

9. A.J. Mashtizadeh, A. Bittau, D. Boneh, D. Mazi`eres, Ccfi: Cryptographically enforced control flow integrity. Proceedings of the Sixth ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 2015, pp. 941–951.

10. N. Christoulakis, G. Christou, E. Athanasopoulos, S. Ioannidis. Hcfi: Hardware-enforced control-flow integrity. Proceedings of the Sixth ACM Conference on Data and Application Security and Privacy, 2016, pp. 38–49.

11. N. Carlini, A. Barresi, M. Payer et al. Control-flow bending: On the effectiveness of control-flow integrity. Proceedings of the 24th USENIX Conference on Security Symposium, 2015, pp. 161–176.

12. K. Lu, S. N¨urnberger, M. Backes, W. Lee. How to make ASLR win the clone wars: Runtime re-randomization. 23nd Annual Network and Distributed System Security Symposium, 2016.

13. А.Р. Нурмухаметов, Ш.Ф. Курмангалеев, В.В. Каушан, С.С. Гайсарян. Применение компиляторных преобразований для противодействия эксплуатации уязвимостей программного обеспечения. Труды ИСП РАН, том 26, вып. 3, 2014, стр. 113-126. DOI: 10.15514/ISPRAS-2014-26(3)-6

14. A. Gupta, S. Kerr, M. Kirkpatrick, E. Bertino. Marlin: A fine grained randomization approach to defend against ROP attacks. Network and System Security, 7 th International Conference, 2013.

15. M. Conti, S. Crane, T. Frassetto et al. Selfrando: Securing the tor browser against de-anonymization exploits. PoPETs, no. 4, 2016, pp. 454–469.

16. L. Davi, A. Dmitrienko, S. N¨urnberger, A. Sadeghi. Gadge me if you can: Secure and efficient ad-hoc instruction-level randomization for x86 and ARM, 8th ACM Symposium on Information, Computer and Communications Security, 2013.

17. M. Backes, S. Nurberger. Oxymoron: Making fine-grained memory randomization practical by allowing code sharing. Proceedings of the 23rd USENIX Security Symposium, 2014, pp. 433–447.

18. S. Crane, A. Homescu, P. Larsen. Code randomization: Haven’t we solved this problem yet? Cybersecurity Development (SecDev), IEEE, 2016.

19. D. Bigelow, T. Hobson, R. Rudd et al. Timely rerandomization for mitigating memory disclosures, Proceedings of the 22Nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 2015, pp. 268–279.

20. D. Williams-King, G. Gobieski, K. Williams-King et al. Shuffler: Fast and deployable continuous code re-randomization. Proceedings of the 12th USENIX Conference on Operating Systems Design and Implementation, 2016, pp. 367–382.

21. M. Payer. Too much PIE is bad for performance. Technical report.

22. J. Coffman, C. Wellons, C.C. Wellons. ROP Gadget Prevalence and Survival under Compiler-based Binary Diversification Schemes. Proceedings of the 2016 ACM Workshop on Software PROtection, 2016, pp. 15-26.

23. А.В. Вишняков. Классификация ROP гаджетов. Труды ИСП РАН, том 28, вып. 6, 2016 г., стр. 27-36. DOI: 10.15514/ISPRAS-2016-28(6)-2

24. ROPgadget. По состоянию на 16.10.2017 г. https://github.com/JonathanSalwan/ROPgadget