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PHPJoy: A Novel Extended Graph-Based PHP Code Analysis Framework
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AI
DOI：10.1109/TSE.2025.3614304.png)
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摘要
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如今，PHP语言在Web开发中得到了广泛应用。由于PHP固有的灵活性和动态语言特性（例如跨模块依赖和运行时多态性），PHP应用程序容易受到各种安全漏洞的影响，如XSS和SQL注入。作为有效的PHP语义理解和安全审查技术，静态程序分析已被广泛应用。然而，先前的工作在处理多样化和动态的PHP特性方面面临困难，这导致了严重的漏报问题（例如调用目标缺失）。在本文中，我们提出了一种新颖的扩展图基程序分析方法，称为PHPJoy，能够有效且全面地学习目标PHP程序的语义景观并执行安全验证。具体而言，PHPJoy首先执行细粒度程序分析（即跨模块分析和字段级分析），以学习扩展语义图。然后，基于图基语义信息，PHPJoy通过高效利用一个新的安全导向图查询框架，全面建模各种安全问题，该框架提供了丰富的易用图查询API和高性能的缓存与预取策略。我们在333个流行PHP程序上评估了PHPJoy。结果表明，PHPJoy能够有效发现269,901,982条语义图边，与现有分析工具相比提升了23.76%。我们的进一步分析还显示，运行时分析开销降低了76.54%。此外，PHPJoy成功在野外发现了53个零日安全漏洞，验证了PHPJoy的实用性。
Keyword:
PHP program analysis
web security
vulnerability detection
期刊
IF:
5.6
论文数:
2.9K
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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