[论文解读] PrettyCat: Adaptive guarantee-controlled software partitioning of security protocols

Alexander Senier, Martín Beck+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2017

Security and Verification in Computing参考文献 10被引用 4

一句话总结

PrettyCat 是一种自动、可靠的方法，基于安全协议所需的信任保障，通过 SMT 基础的约束分析与性能感知优化，将安全协议划分为隔离的软件组件。它将 OTR 的可信计算基（TCB）减少了 53%，将机密性关键代码减少了 71%，在性能开销与沙箱技术相当的情况下，将机密性 TCB 降低至 29%。

ABSTRACT

One single error can result in a total compromise of all security in today's large, monolithic software. Partitioning of software can help simplify code-review and verification, whereas isolated execution of software-components limits the impact of incorrect implementations. However, existing application partitioning techniques are too expensive, too imprecise, or involve unsafe manual steps. An automatic, yet safe, approach to dissect security protocols into component-based systems is not available. We present a method and toolset to automatically segregate security related software into an indefinite number of partitions, based on the security guarantees required by the deployed cryptographic building blocks. As partitioning imposes communication overhead, we offer a range of sound performance optimizations. Furthermore, by applying our approach to the secure messaging protocol OTR, we demonstrate its applicability and achieve a significant reduction of the trusted computing base. Compared to a monolithic implementation, only 29% of the partitioned protocol requires confidentiality guarantees with a process overhead comparable to common sandboxing techniques.

研究动机与目标

• 为解决缺乏自动、可靠且精确的软件划分技术来最小化可信计算基（TCB）的问题。
• 系统性地识别安全关键组件及其所需保障，避免手动、易出错的分析。
• 在安全（TCB 大小）与性能（进程间通信开销）之间实现可配置的权衡。
• 通过仅隔离最小、关键的组件，支持形式化验证与代码审查。
• 通过将非关键组件与安全保障解耦，减少安全协议的攻击面。

提出的方法

• 将安全协议建模为通过通道连接的原原子图，用安全谓词（如机密性、完整性）进行标注。
• 应用基于 SMT 的约束数据流分析，根据密码学假设为每个原原子分配可靠的安全保障。
• 将具有兼容保障的原原子分组为组件，以最小化 TCB 同时优化性能。
• 引入性能优化技术，如批处理和减少接口调用，以最小化组件间通信（IPC）开销。
• 使用形式化模型推导组件间的通信策略，确保划分后系统的可靠性和正确性。
• 通过自动化工具支持基于组件的系统合成，未来工作旨在直接从源代码中提取模型。

实验结果

研究问题

• RQ1 安全协议能否被自动划分为具有可证明可靠安全保障的隔离组件？
• RQ2 如何在保持协议安全保障的前提下最小化可信计算基（TCB）？
• RQ3 组件化引入的性能开销是多少，能否降低到可接受水平？
• RQ4 能否独立处理机密性与完整性保障，以进一步减少 TCB？
• RQ5 该划分过程在多大程度上可实现自动化，从而减少人工干预与错误？

主要发现

• PrettyCat 将 OTR 协议的 TCB 从单体实现中的 10,957 行源代码（SLOC）降低至划分版本的 5,800 SLOC，减少了 53%。
• 需要机密性保障的代码部分减少至原始单体大小的 29%，显著降低了 TCB。
• 划分后系统的性能开销与常见沙箱技术相当，表明其具备实际可行性。
• 通过独立处理机密性与完整性，该方法可实现更小、更聚焦的组件，更易于验证。
• 该方法仅需对最小关键组件进行形式化验证，而非关键部分可无需安全保障实现。
• 初步结果显示，从源代码中提取模型（如通过 FlowDroid）是可行的，为未来工具的完全自动化铺平了道路。