BovdGFE：基于图特征提取的缓冲区溢出检测

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所属分类：笔记

论文题目：BovdGFE: buffer overflow vulnerability detection based on graph feature extraction

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-022-04214-8

论文来源：Applied Intelligence (APIN 2023)

论文数据：https://github.com/DataAvailable/BovdGFE

1 引言

自动检测缓冲区溢出漏洞是软件安全领域的重要研究方向。现有基于深度学习的方法因代码表示过程中的信息丢失，难以学习到与漏洞相关的特征，导致假阴性率（FNR）高、精度低。为此，论文提出 BovdGFE 方法，通过构建缓冲区溢出函数样本，引入代码表征序列（CoRS），融合控制流、数据依赖和语法结构信息，减少代码表示中的信息丢失。随后利用深度学习模型学习漏洞特征并分类。实验表明，与最先进方法相比，BovdGFE 的精度和 FNR 分别提升 6.3% 和 3.9%，显著增强了漏洞检测能力。

2 研究背景与问题

缓冲区溢出漏洞是常见的安全威胁，2021 年 NVD 发布的漏洞中占比 14.04%，仅次于排名第一的漏洞类型。传统检测方法包括静态检测（规则分析、代码相似性检测、符号执行）、动态检测（模糊测试、污点分析）和混合检测，但存在人工依赖强、资源消耗大或自动化不足等问题。深度学习方法虽能自动学习特征，但现有代码表示方法（如词法序列、图结构）存在信息丢失，导致检测精度不足。

本文的核心挑战如下：

代码表示问题：如何融合抽象语法树（AST）、控制流图（CFG）和数据依赖图（DDG）的结构信息，避免词法序列或单一图结构的信息丢失。
特征提取问题：现有模型易学习到与漏洞无关的特征，需设计有效方法提取语法和语义信息。
数据集问题：缺乏函数级的缓冲区溢出结构化数据集，现有数据集多为程序级，包含大量无关信息。

3 BovdGFE框架

3.1 函数样本生成

从 Code Gadget Database（CGD）提取缓冲区溢出漏洞代码（BoVC），通过 Algorithm 1 按函数切片，生成良性样本（BS）和漏洞样本（VS）。具体步骤包括：解析并利用抽象语法树（AST）定位漏洞候选函数（如 strcpy、memcpy 等），通过括号匹配提取函数体语句，按函数名中的 “good” 或 “bad” 标签分类。最终生成 16,844 个函数样本，包括栈溢出、堆溢出和整数溢出类型。

代码表征序列（CoRS）构建

多图融合：使用 Joern 工具生成函数的 AST、CFG 和 DDG，将 CFG 和 DDG 转换为 JSON 文本，提取节点类型和代码信息（如操作符、变量），形成控制流序列和数据依赖序列。

序列拼接：将 AST 的语法信息序列（深度优先遍历）、控制流序列和数据依赖序列拼接为 CoRS，每个 CoRS 唯一表示一个函数，保留语法和语义信息。例如，控制流序列中的 “⟨operator⟩.assignment, data, =, NULL” 与数据依赖序列中的 “METHOD RETURN, void” 结合，完整描述变量赋值和函数返回的依赖关系。

3.2 CoRS 编码与深度学习模型

向量化处理：通过 Algorithm 2 去除 CoRS 中的标签、非 ASCII 字符和字符串常量（替换为 “str”），构建映射字典将单词转换为索引向量。对向量长度进行标准化：长度超过 224 的样本因含过多无关信息被剔除（仅占 2.7%），不足 224 的用零填充。
模型结构：采用双向门控循环单元（BGRU）结合注意力机制的模型。嵌入层压缩向量维度，BGRU 层学习时序特征，注意力层计算各时间步权重并加权求和，最终输出分类结果。

4 实验结果与分析

4.1 实验设置

数据集：基于 CGD 的 5,131 个 BoVC，生成 16,844 个 CoRS 样本，80% 用于训练 / 验证，20% 用于测试。
评估指标：假阳性率（FPR）、假阴性率（FNR）、精度（Pr）、召回率（Re）、F1 分数。
对比方法：传统工具（RATS、Flawfinder）、深度学习方法（CNN、LSTM、GRU、BLSTM、BGRU）、现有图结构方法（BGNN4VD、HyVulDect）等。

4.2 关键结果

模型对比：BGRU 在 FNR（10.5%）和精度（91.4%）上优于其他神经网络模型，CNN 的 FNR 为 17.1%，GRU 为 15.6%，显示双向结构对上下文信息的捕捉能力更强。

CoRS 有效性：与基于源代码、二进制代码和图结构的方法相比，BovdGFE 的 FNR 低至 7.7%，精度达 92.2%。例如，HyVulDect 的 FNR 为 9.6%，精度 89.6%，证明 CoRS 的多信息融合减少了表示损失。

消融实验：仅使用 AST 序列（As）时 FNR 为 42.2%，加入控制流（ACs）后降至 33.6%，再加入数据依赖（ACDs）进一步降至 10.5%，表明控制流和数据依赖信息对漏洞检测至关重要。

5 结论与展望

BovdGFE 通过融合 AST、CFG 和 DDG 构建 CoRS，结合 BGRU 和注意力机制，有效提升了缓冲区溢出漏洞检测的精度和召回率，降低了假阴性率。实验表明，多图特征融合和函数级细粒度检测是提升性能的关键。当前方法仅支持 C/C++ 代码的二分类检测，未来计划扩展至其他编程语言，并探索多漏洞类型的分类方法。