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SpecHunter: Interactively Inferring Taint Specifications Using Bayes Net

Repository 책임자: 이정수

Directory Description

Reading-List

기존 연구 논문이 들어 있는 폴더와 논문의 카탈로그 파일이 들어 있는 폴더입니다.

Code

구현체가 들어 있는 폴더입니다.

My-Paper

본 연구에 관한 논문 파일이 들어 있습니다.

Installation Guide

우선, 해당 repository를 clone합니다.

Dependency

  1. Java 8 (Oracle)
  2. 최신 Gradle
  3. 최신 opam
  4. Python 3.8.5
  5. pip install numpy matplotlib networkx toolz pandas cython pomegranate ray dask modin[all] bs4 z3
  6. opam install conf-gmp conf-mpfr

Infer 설치하기

SpecHunter는 정적분석 모듈로 Facebook에서 개발한 오픈 소스 정적 분석 프레임워크를 사용합니다.

infer directory로 이동합니다:

$ cd Code/infer

다음을 실행합니다:

$ ./build-infer.sh java && sudo make install && cd infer/src && make -k

제공된 벤치마크에 대해 SpecHunter 실행하기

Repository의 루트로 돌아가서 다음을 실행합니다:

$ cd Code/benchmarks/realworld

여기에는 Spring Boot로 만들어진 간단한 (100LoC) 애플리케이션인 relational-data-access와 spring.io 웹사이트를 구동하는 sagan이라는 애플케이션이 있습니다. 여기서는 relational-data-access를 예를 들어 설명해 보겠습니다.

해당 디렉토리로 이동합니다:

$ cd relational-data-access

그 다음, 이 디렉토리에서 infer를 실행합니다:

$ infer -g run -- gradle build
$ infer spechunter

디렉토리에 다음의 파일/디렉토리가 생겼다면 성공입니다:

  • Callgraph.txt
  • Chain.json
  • Methods.txt
  • infer-out/
  • skip_func.txt

그 다음, Repository의 루트로 돌아가서 다음을 실행합니다:

$ cd Code/BayesianNetwork

paths.json을 열어 다음과 같이 수정합니다:

{
    "project_root_directory":"../benchmarks/realworld/relational-data-access/",
    "solution_directory":"solution_relational.json"
}

다음을 실행합니다:

$ python create_node.py
$ python feature_extractor.py
$ python create_edge.py
$ python make_underlying_graph.py
$ python split_underlying_graph.py

이제 loop을 실행할 수 있는 준비가 모두 끝난 것입니다.

loop.py 사용하기

매 interaction마다 직접 레이블을 입력하는 loop을 원한다면, 다음을 실행합니다:

$ python loop.py

매 interaction마다 총 4개의 matplotlib figure가 보여지고, 업데이트됩니다:

  1. Bayesian Network: 가시화된 Bayesian Network입니다.
  2. Precision: Bayesian Network가 맞힌 노드 레이블의 개수입니다.
  3. Stability: 이전 Bayesian Network의 snapshot에 비해 현재 Bayesian Network의 snapshot에서 몇 개의 노드의 레이블이 변화되었는지를 나타냅니다.
  4. Inferred Precision: 외부에서 주어진 정답 외에, Bayesian Network가 순수하게 추론해서 맞힌 노드들의 개수입니다.

loop.py가 끝나면, inference가 진행된 그래프에 대한 statistics가 생성됩니다. 예를 들어, sagan-site_graph_0에 대해 loop.py를 실행하셨다면 (loop.py의 GRAPH_FILE_NAME으로 확인할 수 있습니다), sagan-site_graph_0_stats라는 디렉토리 하에 관련 그래프가 기록됩니다.

Bayesian Network 바꾸기 (Sagan에만 해당)

위에서 실행한 split_underlying_graph.py는 Bayesian Network를 .jar로 컴파일되는 단위로 쪼개고, 그렇게 쪼갰을 때 나오는 그래프의 노드 개수가 200개 미만이 될 때까지 recursive하게 그래프를 이등분합니다. 따라서, 현재 Code/BayesianNetwork 하에는 여러 개의 그래프들이 들어 있을 겁니다:

  • sagan-renderer_graph
  • sagan-renderer_graph_0
  • sagan-site_graph
  • sagan-site_graph_0
  • sagan-site_graph_1
  • sagan-site_graph_2
  • sagan-site_graph_3
  • sagan-site_graph_4
  • sagan-site_graph_5
  • sagan-site_graph_6

이 중에서, 뒤에 숫자가 붙은 그래프만을 사용할 겁니다.

loop.py를 열어 GRAPH_FILE_NAME 변수를 다른 그래프 이름으로 바꾸어 줍니다. 예를 들어, 다음으로 sagan-site_graph_1을 실행하고자 한다면 변수명을 다음과 같이 바꿉니다:

GRAPH_FILE_NAME = "sagan-site_graph_1"

이후 다시 python loop.py를 통해 해당 그래프에 대한 interactive inference를 진행합니다.

self-question-and-answer 사용하기

Oracle이 직접 알려줄 필요 없이, 매 interaction마다 정답 파일 (solution-relational.json 등)에서 매 interaction마다 직접 답을 가져오게 하려면 다음을 실행합니다:

$ python self-question-and-answer.py

한번 loop을 돌 때마다 다음이 표시됩니다:

  1. 해당 interaction에서의 정답률
  2. 해당 interaction에 걸린 시간

self-question-and-answer.py가 끝나면, inference가 진행된 그래프에 대한 statistics가 생성됩니다. 예를 들어, sagan-site_graph_0에 대해 loop.py를 실행하셨다면 (loop.py의 GRAPH_FILE_NAME으로 확인할 수 있습니다), sagan-site_graph_0_stats라는 디렉토리 하에 관련 그래프가 기록됩니다.

Bayesian Network 바꾸기 (Sagan에만 해당)

위에서 실행한 split_underlying_graph.py는 Bayesian Network를 .jar로 컴파일되는 단위로 쪼개고, 그렇게 쪼갰을 때 나오는 그래프의 노드 개수가 200개 미만이 될 때까지 recursive하게 그래프를 이등분합니다. 따라서, 현재 Code/BayesianNetwork 하에는 여러 개의 그래프들이 들어 있을 겁니다:

  • sagan-renderer_graph
  • sagan-renderer_graph_0
  • sagan-site_graph
  • sagan-site_graph_0
  • sagan-site_graph_1
  • sagan-site_graph_2
  • sagan-site_graph_3
  • sagan-site_graph_4
  • sagan-site_graph_5
  • sagan-site_graph_6

이 중에서, 뒤에 숫자가 붙은 그래프만을 사용할 겁니다.

loop.py를 열어 GRAPH_FILE_NAME 변수를 다른 그래프 이름으로 바꾸어 줍니다. 예를 들어, 다음으로 sagan-site_graph_1을 실행하고자 한다면 변수명을 다음과 같이 바꿉니다:

GRAPH_FILE_NAME = "sagan-site_graph_1"

이후 다시 python loop.py를 통해 해당 그래프에 대한 inference를 진행합니다.

다른 벤치마크에 대해 SpecHunter 사용하기

SpecHunter를 기본으로 제공되어 있지 않은 다른 벤치마크에 대해 사용하는 것은 기본으로 제공되는 벤치마크에 대해 사용하는 것과 크게 다르지 않습니다.

infer 실행하기

사용하고자 하는 프로젝트의 root directory로 이동해 다음을 실행합니다 (프로젝트에 들어 있는 .java 파일 개수에 따라 시간이 오래 걸릴 수도 있습니다, 여러 개의 코어가 있는 서버급 워크스테이션에서 실행하시는 것을 권장드립니다):

$ infer -g run -- gradle build
$ infer spechunter

그 다음, Repository의 루트로 돌아가서 다음을 실행합니다:

$ cd Code/BayesianNetwork

paths.json을 열어 다음과 같이 수정합니다:

{
    "project_root_directory":"<프로젝트 루트 디렉토리>",
    "solution_directory":"solution_relational.json"
}

"solution_directory"에 대한 값은 그대로 둡니다. (어차피 사용하지 않을 겁니다.)

다음을 실행합니다:

$ python create_node.py
$ python create_edge.py
$ python make_underlying_graph.py
$ python split_underlying_graph.py

loop.py 사용하기

여기서 self-question-and-answer.py는 사용하지 못합니다: 이를 사용하기 위해서는 SpecHunter를 사용하고자 하는 대상 프로젝트의 모든 메소드에 대한 레이블 (source, sink, sanitizer, none)이 모두 ground truth로서 주어져 있어야 하기 때문입니다. 따라서, loop.py를 사용할 것입니다.

중요: loop.py의 644번째 줄의 코드 중 have_solution의 값을 False로 수정합니다: 수정하고 나면 다음과 같아야 합니다.

    # tactical loop
    print("\nEntering tactical loop.\nPress 'exit' on the prompt to exit the loop.\n")
    final_snapshot, precision_list, stability_list, precision_inferred_list=\
        tactical_loop(graph_for_reference, 0,
                      list(), dict(), list(),
                      initial_snapshot, initial_precision_list, initial_stability_list,
                      initial_precision_inferred_list, list(), have_solution=False)

이제 그래프들이 출력되지 않고, 대신 # of confident nodes가 stdout에 출력될 것입니다. 이는 "확실하게" 업데이트가 된 노드들의 개수로, source/sink/sanitizer/none 넷 중 하나일 믿음(확률)이 다른 셋에 비해 적어도 0.1보다 높다는 뜻입니다.

인터렉션 중 exit을 눌러 loop에서 빠져나올 수 있습니다. 참고로, 저희 실험상 35-40번째 interaction에서 70%의 정답률을 기록했습니다 (sagan 기준).

Troubleshooting

infer 명령어를 찾을 수 없는 경우

shell configuration file에 infer 명령어에 대한 alias를 다음으로 설정하시기 바랍니다:

<SpecHunter repository 루트 디렉토리>/Code/infer/infer/bin/infer

pip install modin[all] 이 실패하는 경우

사용 중이신 shell이 zsh인 경우 발생하는 문제입니다. pip install "modin[all]"로 다시 시도해 보시기 바랍니다.

infer 실행 시 Internal Error가 발생하는 경우

infer로 작성된 정적분석기가 다루지 못하는 케이스를 맞닥뜨린 경우입니다. 이는 현재 한계로 남아 있습니다.

./build-infer.sh java 시 conf-gmp 빌드에 실패하는 경우

Clang 12를 쓰고 계신가요? Clang 11로 다운그레이드하시면 해결될 것 같습니다.