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RUSTGUARD: Detecting Rust Data Leak Issues with Context-Sensitive Static Taint Analysis
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-3537-8_21.png)
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摘要
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Rust语言通过其高级特性（如借用语义和生命周期检查）提供强大的安全保证，并在安全关键领域得到应用。然而，由于缺乏信息流检查能力，Rust程序仍可能面临敏感数据泄露问题，从而削弱其强大的安全保证。为填补当前空白，本文提出了一种基于静态污点分析的Rust语言信息流检查方法，以检测潜在的数据泄露问题。首先，我们提出一种利用Rust宏特性对程序中的敏感数据进行标注的方法。然后，设计了一种基于静态污点分析的信息流检查算法，其中使用污点抽象域来建模数据敏感性，并使用传递函数来建模数据流。此外，我们采用函数式方法设计了一种上下文敏感算法，以追踪污点值在过程边界处的传播。我们将该方法实现为软件原型RustGuard，通过扩展Rust官方rustc编译器，并进行了广泛的评估。评估结果表明，该方法在精确率和召回率均达到91.67%的同时，仅引入14.07%的额外运行时开销和可忽略的内存消耗来检测数据泄露问题。此外，与现有最先进方法Cocoon相比，该方法通过要求较少的程序修改实现了更强的可用性。
Keyword:
Rust
Data Leak
TaintAnalysis
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I
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0
论文数:
23
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