[논문 리뷰] TaintAssembly: Taint-Based Information Flow Control Tracking for WebAssembly

William Fu, Raymond Tzer Pin Lin외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 04.

Advanced Malware Detection Techniques참고 문헌 7인용 수 20

한 줄 요약

TaintAssembly는 해석된 WebAssembly에 대한 동적 타인트 추적을 가능하게 하는 수정된 V8 자바스크립트 엔진이며, 함수 매개변수, 국소 변수, 선형 메모리, 그리고 확률적 타인트를 통해 타인트 전파를 지원합니다. 일반 V8 대비 런타임 오버헤드가 오직 5–12%에 불과하여 정보 흐름 분석을 통한 WebAssembly 애플리케이션의 개발 및 디버깅에 실용적으로 활용할 수 있습니다.

ABSTRACT

WebAssembly (wasm) has recently emerged as a promisingly portable, size-efficient, fast, and safe binary format for the web. As WebAssembly can interact freely with JavaScript libraries, this gives rise to a potential for undesirable behavior to occur. It is therefore important to be able to detect when this might happen. A way to do this is through taint tracking, where we follow the flow of information by applying taint labels to data. In this paper, we describe TaintAssembly, a taint tracking engine for interpreted WebAssembly, that we have created by modifying the V8 JavaScript engine. We implement basic taint tracking functionality, taint in linear memory, and a probabilistic variant of taint. We then benchmark our TaintAssembly engine by incorporating it into a Chromium build and running it on custom test scripts and various real world WebAssembly applications. We find that our modifications to the V8 engine do not incur significant overhead with respect to vanilla V8's interpreted WebAssembly, making TaintAssembly suitable for development and debugging.

연구 동기 및 목표

• WebAssembly에 대한 동적 타인트 추적 도구의 부족, 특히 자바스크립트와의 상호작용 맥락에서의 문제를 해결하기 위해.
• 개발자가 개발 과정에서 의도하지 않은 데이터 흐름과 잠재적 취약점을 탐지할 수 있도록 하기 위해.
• 성능 오버헤드가 심각하지 않은 해석된 WebAssembly에서 타인트 추적을 구현하기 위해.
• 함수 매개변수, 국소 변수, 선형 메모리, 그리고 확률적 타인트 모델을 통해 타인트 전파를 지원하기 위해.
• 실제 브라우저 엔진(V8/Chromium)에서 타인트 추적의 타당성과 성능을 평가하기 위해.

제안 방법

• 함수 매개변수와 국소 변수에 대한 타인트 레이블 추적을 위해 비트벡터 타인트 추적 기법을 사용하여 V8 WebAssembly 인터프리터를 수정했습니다.
• 런타임 및 메모리 오버헤드가 약간 발생하지만, 별도의 타인트 맵을 유지하여 WebAssembly의 선형 메모리에 대한 타인트 추적을 확장했습니다.
• 각 연산에 대해 타인트 전파 확률을 할당하는 확률적 타인트 모델을 구현하여 메모리 사용량을 줄였지만, 정밀도는 약간 손실되었습니다.
• 확률 값에 대해 8비트 해상도를 사용하고, 100,000회 반복을 통해 해시 함수를 통한 타인트 지속성 여부를 평가했습니다.
• 수정된 V8 엔진을 Chromium 빌드에 통합하고, 커스텀 스크립트 및 실제 WebAssembly 애플리케이션에서 벤치마킹을 수행했습니다.
• V8 소스 코드를 추적하고 디버깅하였으며, 마스터 브랜치의 불안정성으로 인해 안정된 브랜치(chromium/3270)를 대상으로 하였습니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 해석된 WebAssembly에서 성능 비용이 과도하게 높지 않은 동적 타인트 추적을 효과적으로 구현할 수 있는가?
• RQ2 타인트 전파가 WebAssembly 함수, 국소 변수, 선형 메모리 간에 어떻게 행동하는가?
• RQ3 실제 브라우저 엔진(V8)에서 타인트 추적의 성능 오버헤드는 어느 정도인가?
• RQ4 확률적 타인트 추적은 메모리 사용량을 줄이면서도 타인트 수명을 얼마나 잘 유지하는가?
• RQ5 타인트 추적은 WebAssembly와 자바스크립트 간의 데이터 흐름을 탐지하여 취약점 탐지에 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• TaintAssembly는 일반 V8 대비 실제 WebAssembly 애플리케이션에서 오직 5–12%의 성능 오버헤드를 기록하여 개발 용도로의 실용적 타당성을 입증했습니다.
• 함수 매개변수와 국소 변수에 대한 기본 타인트 추적은 효과적이며, 최소한의 오버헤드를 유발합니다.
• 선형 메모리에 대한 타인트 추적은 작동 가능하지만, 별도의 타인트 맵이 필요하여 측정 가능한 런타임 및 메모리 오버헤드가 발생합니다.
• 확률적 타인트 추적은 전파 확률이 0.6 이하로 떨어질 경우 타인트 지속성이 급격히 감소하며, 확률 0.8일 경우 약 50%의 유지율을 보입니다.
• 2700개의 연산을 포함한 해시 함수를 통한 타인트 전파 행동은 소프트플러스 함수를 유사하게 나타내어 타인트 수명의 예측 가능한 감쇠를 시사합니다.
• WebAssembly-자바스크립트 상호작용 전반에 걸친 타인트 추적을 성공적으로 지원하여, 신뢰할 수 없는 소스로부터의 데이터 흐름 탐지가 가능해졌습니다.