[論文レビュー] ACMiner: Extraction and Analysis of Authorization Checks in Android's Middleware

Sigmund Albert Gorski, Benjamin Andow+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2019

Advanced Malware Detection Techniques被引用数 4

ひとこと要約

ACMiner は、Android のシステムサービスにおける承認チェックを自動で抽出・分析する静的解析フレームワークであり、SecurityException のスローに至るコードパターンをマイニングすることで、欠落または不適切なアクセス制御を示す不整合を特定する。関連ルールマイニングを適用し、脆弱性を検出する。Android 7.1.1 で 28 件の脆弱性を同定し、手動解析の対象を 4,004 エントリポイントから 246 に削減した。そのうち 7 件はサードパーティアプリから利用可能な、セキュリティ感受性の高いエントリポイントに存在した。

ABSTRACT

Billions of users rely on the security of the Android platform to protect phones, tablets, and many different types of consumer electronics. While Android's permission model is well studied, the enforcement of the protection policy has received relatively little attention. Much of this enforcement is spread across system services, taking the form of hard-coded checks within their implementations. In this paper, we propose Authorization Check Miner (ACMiner), a framework for evaluating the correctness of Android's access control enforcement through consistency analysis of authorization checks. ACMiner combines program and text analysis techniques to generate a rich set of authorization checks, mines the corresponding protection policy for each service entry point, and uses association rule mining at a service granularity to identify inconsistencies that may correspond to vulnerabilities. We used ACMiner to study the AOSP version of Android 7.1.1 to identify 28 vulnerabilities relating to missing authorization checks. In doing so, we demonstrate ACMiner's ability to help domain experts process thousands of authorization checks scattered across millions of lines of code.

研究の動機と目的

• Android の特権的システムサービスにおけるアクセス制御の強化が、プラットフォームセキュリティにとって極めて重要であるにもかかわらず、その実装に対する体系的でない分析の欠如に対処すること。
• Kratos や AceDroid といった先行ツールが手動で整備されたチェックや粗い粒度の分析に依存するという限界を克服すること。
• 数千のサービスエントリポイント（数百万行のコードにわたる）において、ドメインエキスパートが欠落または一貫性のない承認チェックを効率的に同定できるようにすること。
• Android のミドルウェアにおける、欠落または誤設定されたアクセス制御に関連する脆弱性の検出カバレッジと正確性を向上させること。
• 関連ルールマイニングによる実用的で具体的なイン사이트を提供し、トライエージや是正作業のための一貫したアクセス制御パターンを示唆すること。

提案手法

• ACMiner は、サービスエントリポイントと SecurityException をスローするコードとの間のプログラム論理を分析することで、承認チェックを特定する。静的解析を用いて、関連する条件を抽出する。
• テキスト解析および正規表現を用いて、SecurityException のスローに至る条件論理に影響を与えるセキュリティ関連の定数および変数／メソッド名をマイニングする。
• これらのマイニングされた条件からポリシー規則を構築し、各サービスエントリポイントごとの意図されたアクセス制御ポリシーを表現する。
• サービス粒度で関連ルールマイニングを適用し、同じサービス内のエントリポイント間の承認チェックを比較することで、不整合を特定する。不整合は脆弱性を示唆する可能性がある。
• App Ops や手動で定義されたリストではカバーされない、多様な承認チェックの半自動的発見を支援する。
• 関連ルールの提案を用いて結果を優先順位付け・トライエージし、セキュリティエキスパートによる効率的な手動検証を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模かつ複雑なコードベースから、Android のシステムサービスにおける承認チェックを体系的かつ自動的に抽出する方法は何か？
• RQ2 関連ルールマイニングは、同じシステムサービス内のエントリポイント間でアクセス制御の不整合をどの程度検出できるか？
• RQ3 Kratos や AceDroid といった既存ツールと比較して、ACMiner は欠落または不適切な承認チェックを同定する際、カバレッジと正確性の両面でどの程度優れているか？
• RQ4 ACMiner は、Android のコアシステムサービスにおけるセキュリティ脆弱性を同定するための手動解析作業をどの程度削減できるか？
• RQ5 このアプローチにより、特にサードパーティアプリから利用可能な脆弱性を同定できるのか、どのようなタイプの脆弱性が特定可能か？

主な発見

• ACMiner は、AOSP Android 7.1.1 の 4,004 個のシステムサービスエントリポイントを分析し、そのうち 1,995 個に承認チェックが存在することを同定した。
• その中で、関連ルールマイニングにより、246 個のエントリポイントで承認チェックの不整合が検出され、手動レビューの攻撃表面が顕著に縮小された。
• 246 個の懸念されるエントリポイントの手動調査により、28 件のセキュリティ脆弱性が発見された。そのうち 7 件はサードパーティアプリから利用可能な、セキュリティ感受性の高いエントリポイントに存在した。
• さらに 12 件の脆弱性が、サードパーティアプリから直接利用可能ではないものの、依然として深刻なアクセス制御の欠陥を示すエントリポイントで発見された。
• ACMiner は、手動で整備されたリストに依存するのではなく、半自動マイニングアプローチを採用したことで、Kratos よりもチェックカバレッジを 2552% 向上させた。
• フレームワークは、専門家による解析対象エントリポイントを 4,000 を超えるものからわずか 246 に削減することで、スケーラビリティと正確性の両面で優れた性能を示した。関連ルールマイニングによる実用的で具体的なインサイトを提供し、効率的なトライエージを可能にした。