Алгоритм разбиения программы на нити
Разбиение на нити
Маскирующие преобразования программ
Анализ маскирующих преобразований
Новый метод маскировки программ
Автоматическое выявление уязвимостей защиты программ
Виды уязвимостей защиты
Инструментальные средства для обнаружения уязвимостей защиты
Интегрированная среда
Навигация
Маскирующие преобразования программ
О некоторых задачах анализа и трансформации программ
74118
знаков
11
таблиц
4
изображения
3. Маскирующие преобразования программ
Другим направлением, развиваемым в рамках IRE является исследование маскировки (obfuscation) программ. Мы рассматриваем проблему защиты программ от обратной инженерии, проводимой с целью модификации и/или включения фрагментов защищаемой программы во вновь разрабатываемый программный код. Защита в данном случае состоит в том, чтобы затруднить понимание деталей реализации компонент большой программной системы, сделав его настолько дорогим, чтобы дешевле было разработать оригинальное программное обеспечение.
Одним из способов такой защиты является маскировка программ, заклю-чающаяся в применении к исходному тексту программы цепочки маски-рующих преобразований, то есть преобразований, сохраняющих реализуемую программой функцию (являющихся функционально эквивалентными), но затрудняющих понимание этой функции.
Целью нашего исследования является новый метод маскировки программ, удовлетворяющего следующим требованиям:
Исходная и замаскированная программа записаны на языке Си.
В методе применяются цепочки маскирующих преобразований, элементы которых берутся из некоторого заранее зафиксированного множества параметризованных маскирующих преобра-зований.
Все цепочки таких преобразований порождаются автоматически поддерживающими метод инструментальными средствами и являются допустимыми по своим характеристикам, то есть уве-личивают размер маскируемой программы и/или уменьшают скорость её работы не более чем в фиксированное количество раз.
Метод маскировки устойчив относительно современных методов ста-тического и полустатического анализа программ, развитых для языка Си.
Предложена новая методология анализа маскирующих преобразований, которая позволяет давать качественную и количественную характеристику преобразований. Количественная характеристика преобразований позволяет дать их классификацию и выявить среди них наиболее подходящие для использования при маскировке программ. Основываясь на проведённом исследовании нами предложен новый метод маскировки программ, который удовлетворяет всем целям, сформулированным выше.
3.1. Методология анализа маскирующих преобразований программ
Для оценки действия маскирующих преобразований на программу мы используем несколько показателей сложности кода программ. Традиционно, подобного рода показатели называются "метрики", в дальнейшем мы будем придерживаться этого термина и в нашей работе. Метрики сложности кода программы ставят в соответствие любой программе некоторое число, которое тем больше, чем "сложнее" программа. Простейшая метрика LC размера процедуры равна количеству инструкций промежуточного представления MIF в записи процедуры. Метрика YC сложности циклической структуры равна мощности транзитивного замыкания отношения достижимости в графе потока управления процедуры. Метрика DC сложности потока данных определяется как количество дуг в графе зависимостей по данным, строящемся по результатам анализа достигающих определений программы. Метрика UC количества недостижимого кода определяется как количество инструкций в программе, которые не выполняются ни при каких наборах входных данных. Известно, что точное вычисление метрик DC и UC является алгоритмически неразрешимой задачей.
Через O(p,e) мы обозначим применение метода маскировки O к программе p. e - это параметр, который позволяет выбрать единственную программу p' = O(p,e) из множества функционально эквивалентных замаскированных программ O(p). В частности, параметр e может быть случайным числом. Множество изменения параметра e обозначим через E. Тогда LC(p) - значение метрики LC до маскировки, а LC(O(p,e)) - после маскировки.
Композитная метрика цены TC преобразования O(p,e) вычисляется по метрикам LC и UC следующим образом:
Для конечного множества D программ цена маскирующего преобразования определяется как 
.
Метод маскировки называется допустимым для множества D, если 
, где константа TCMAX устанавливается директивно, исходя из эксплуатационных требований к замаскированной программе.
Композитная метрика MC усложнения программы вычисляется по метрикам YC и DC следующим образом:
Для конечного множества D программ усложнение определяется как 
. Чем больше метрика усложнения программы, тем сложнее для понимания становится замаскированная программа в силу увеличения числа информационных и управляющих связей.
Для оценки сложности самого маскирующего преобразования вводится оценка OC сложности маскирующего преобразования, которая определяется как требуемая для выполнения данного маскирующего преобразования глубина анализа программы согласно таблице 1.
| Требуемая глубина анализа | Значение OC |
| Лексический анализ | 0 |
| Синтаксический анализ | 1 |
| Семантический анализ | 2 |
| Анализ потока управления | 3 |
| Консервативный анализ потока данных | 4 |
| Полустатический анализ | 5 |
| Точный анализ потока данных | 6 |
Таблица 1. Шкала оценки сложности маскирующих преобразований
Для оценки степени различия текстов программ вводится расстояние ρ(p1,p2) между текстами программ p1 и p2, которое используется для оценки устойчивости маскирующего преобразования. Введём расстояние ρC между графами потока управления двух процедур, равное минимальному количеству операций удаления и добавления рёбер и дуг, переводящих один граф в граф, изоморфный другому. Аналогично введём расстояние ρD между графами зависимостей по данным двух процедур. Обозначим через ρCD(f1,f2) сумму ρC(f1,f2)+ρD(f1,f2). Тогда расстояние ρ(p1,p2) вычисляется по формуле
Здесь минимум берётся по всевозможным множествам M, состоящим из пар (f1,f2), где f1 - процедура из программы p1, f2 - процедура из программы p2. Все процедуры f1 и f2 встречаются в M не более одного раза. Через M1 обозначено множество процедур программы p1, отсутствующих в M, а через M2 - множество процедур программы p2, отсутствующих в M. E - это пустой граф.
Такие подготовительные определения позволяют нам определить понятие устойчивости метода маскировки программ по отношению к заданному набору алгоритмов их анализа и основанным на них методам демаскировки программ следующим образом.
Пусть 
- это множество маскирующих преобразований и необходимых для их выполнения алгоритмов анализа программ. Тогда метод маскировки - это цепочка 
. Все алгоритмы 
анализа, необходимые для выполнения маскирующего преобразования oi, находятся в цепочке O перед oi. Пусть 
- заданный набор демаскирующих преобразований и необходимых для их выполнения алгоритмов анализа программ. Метод демас-кировки - это цепочка 
. Все алгоритмы 
анализа, необходимые для выполнения маскирующего преобразования aj, находятся в цепочке A перед aj. Длину |A| строки A назовём сложностью метода демаскировки. Метод маскировки O называется устойчивым для множества программ D по отношению к множеству демаскирующих преобразований с порогом устойчивости Δ, если выполняются следующие условия:
Метод маскировки O является допустимым, то есть 
.
Для любой программы p`, полученной из p, любой метод демаскировки A сложности не более C получает программу p" отстоящую от p более чем на Δ, то есть:
Константа Δ называется порогом устойчивости.
Параметры C и Δ подбираются эмпирически. Параметр C - это оценка вычислительных ресурсов используемых для атаки на замаскированную программу. Чем больше C, тем более сложные методы демаскировки могут применяться для атаки. Параметр Δ зависит от ценности защищаемой программы и уровня экспертизы, ожидаемого при атаке на замаскированную программу. Чем больше ценность маскируемой программы и чем выше ожидаемый уровень подготовки лиц, выполняющих атаку на замаскированную программу, тем больше должен быть порог устойчивости Δ.
Наш анализ методов маскировки программ исходит из предположения, что множество всех возможных алгоритмов анализа и преобразования программ, которые могут использоваться для демаскировки программ, фиксировано. Для нашего анализа мы выбрали представительное множество методов, составленное следующим образом. Большинство рассматриваемых демаскирующих преобразований являются оптимизирующими преобразованиями, используемыми в оптимизирующих компиляторах. К таким преобразованиям относятся, например, устранение общих подвыражений и устранение мёртвого кода. Кроме них описываются алгоритмы полустатического анализа такие, как построение и анализ покрытия дуг и базовых блоков, и основанные на них разработанные в рамках данной работы демаскирующие преобразования.
В рамках нашего исследования нам удалось получить качественную и количественную характеристику опубликованных другими исследователями и разработчиками систем маскировки маскирующих преобразований. Был проведён сравнительный анализ их цены TC, усложнения маскируемой программы MC и оценки сложности OC. На примере программы, вычисляющей функцию Фибоначчи, проводится ранжирование маскирующих преобразований по соотношению усложнение/цена.
Похожие работы
... из-за динамической подзагрузки программы из файловой системы) и отлаживать его производительность по той же методике, которая была описана выше применительно к программе целиком. 5. Средство анализа эффективности MPI программ 5.1 Постановка задачи В системе DVM существуют развитые средства анализа эффективности выполнения параллельной DVM-программы. Эти средства являются более мощными, ...
... . Замена привлекает внимание созвучием исходного и заменяющего компонентов. Заголовок - это способ дать читателю возможность с первого взгляда сориентироваться, нужно ли читать остальной текст. Трансформация фразеологизма обусловлена стремлением авторов усилить экспрессивную окраску заголовка. Мы выяснили, что такое изменение фразеологизмов служит «противоядием» от речевых штампов. Преобразуя ...
... , причем вполне сознательно. Ведь доктринерский либерализм априори исходит из того, что индивидуумы всегда эффективнее потратят денежные средства, чем "бюрократическое" государство. 4 Что впереди? трансформация рыночная экономика Следует надеяться, и президент, и правительство нашей страны хорошо понимают, что она фактически стоит перед дилеммой: остаться и впредь экспортером преимущественно ...
... же важны при экономико-географическом анализе. По всем этим показателям существуют весьма ощутимые различия между тремя группами стран. Характеристики трансформаций социально-экономических систем в КНР и Венгрии 2.1 Трансформации социально-экономической системы КНР 2.1.1 Предыстория и цели трансформации Социально-экономические сдвиги в Китае 1918-1927 гг. Завершение Национальной ...
0 комментариев