SAST大规模应用实践

SAST 简介

SAST（静态应用安全测试）是指不运行被测程序本身，仅通过分析或者检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序是否存在安全漏洞。在腾讯，Xcheck 就是我们自研的一个 SAST 工具。

SAST 工具的优势

相比于动态分析或运行时测试方案，SAST 工具能在开发阶段，而不是开发完成之后，探测出源码中的安全漏洞，从而大大降低修复安全问题的成本。因为是基于源码进行扫描，它们还能找到许多动态分析工具通常无法找到的漏洞。而且，部分 SAST 工具是不依赖于编译（或者能够自动化完成编译环境的构建），使得自动化执行海量的扫描任务变得可行。

SAST 大规模应用的障碍

既然 SAST 工具具有那么大的优点，为什么在实际工作之中并没有得到广泛的应用呢，原因有很多，但是主要有以下两个原因：

误报多

常见的 SAST 工具的扫描结果中往往包含着大量的误报，分析这些误报需要耗费工程师大量宝贵的时间，同时，也增加了工程师对这个工具质疑与不满。

速度慢

常见的 SAST 工具扫描的效率不是很高，扫描一个中型项目耗费几个小时很常见。现在的开发节奏很快，这样的速度使得 SAST 工具无法融入 DevSecOps 流程，也无法得到大规模的使用，任务队列随时都是排队状态。

误报多的原因

在对源码分析的过程中，扫描工具并未对源代码进行足够深入的理解，导致了很多关键信息丢失，为了防止漏报，本着“宁可错杀，不可错放”的原则，只能尽可能多的上报告警，最终导致了海量的误报。

每个语言或多或少都有自己的一些特性，如果不支持，会直接导致在污点传播分析时无法确认标识符指向的对象（比如：JavaScript的变量声明提升）。这样的语言特性不胜枚举，每个语言又都不一样，而且不幸的是，大多数厂商在这方面并没有给予足够好的支持。

还有一个主要原因，部分检查器为了降低复杂度，只使用了过程内分析，失了上下文信息，从而无法准确定位到某些标识符正确指向的对象，最终导致误报或漏报。

速度慢的原因

简单来说，这个问题本来复杂度就高，要想解决好必然耗时。

众所周知，主流的 SAST 工具都是基于污点传播模型实现。这也导致了在代码分支多，调用层级很深的情况下，污点传播信息网络比较庞大（特别是考虑了调用顺序和全局变量的情况下）。基于这样一个庞大的数据集进行污点传播分析，必然是一个耗时的事情。调研中发现，有的产品需要多次对这个庞大的数据集逐个运行匹配规则，结果耗时成倍增长。

Xcheck 的解决方案

降低误报

Xcheck 在设计之初就意识到精确理解语言特性的重要性，并针对所支持语言尽可能的实现了对代码的精准理解。从而，基本解决了因为错误理解代码造成的误报，或者因传播链断裂造成的漏报问题。

此外，针对用户自定义的转义和过滤逻辑，Xcheck也在尽力识别，从而进一步降低误报。

提升速度

SAST 扫描过程中怎样才能既快又准，这个问题目前业界并没有完美的解决方案。所以，我们换了一个思路，把问题转化为：怎样的效率与精度的取舍策略，更符合 SAST 扫描的绝大多数场景。

针对复杂度高的问题，Xcheck在算法上采用了精简方案，把最耗时的分支处理问题进行了简化，使复杂度从指数级降为线性。根据实测可知，这样的策略并未显著提升误报或漏报。另外，基于对代码的正确理解，Xcheck减少了对污点传递无关代码的分析，进一步提升了扫描速度。

运营策略

首先需要明确一个概念，Xcheck 不是跑起来就一劳永逸的，是需要持续运营优化的。

对于一些极端的情况，不进行任何适配，Xcheck 仅使用默认的规则来扫描，甚至连一个漏洞都无法发现。但是，这样并不能说明这款工具不好。因为，在一些实际项目中存在私有化框架，和私有封装的风险函数，识别这些信息的规则是缺失的，所以无法发现漏洞。而判定一款 SAST 工具是否优秀的标准主要是：1. 对语言的语义是否能精准全面的理解；2. 污点传递模型实现方式是否足够的精确高效。

“主动出击”，主动发现并修复 Xcheck 的规则缺失或存在的 Bug：

• 运维人员不定期对扫描结果进行人工审计，主要关注误报

• 搭建框架信息搜集系统，定期发起对目标语言设计框架的流行情况统计，以便制定后续新框架规则开发计划

• 通过爬虫主动搜集已知组件信息，从而添加对应的扫描规则

• 开放自定义规则开发接口，在各个研发圈子，安全圈子发文推广，打造 Xcheck 扫描生态，群策群力打磨工具

“被动响应”，根据用户反馈完善规则或修改 Xcheck 的 Bug：

• 建立客服账号解答用户遇到的各种问题

• 将 SAST 工具接入 CI 平台并搜集用户反馈，Xcheck 目前已经接入公司内所有主流 CI 平台

Xcheck 的实施效果

服务器配置

这里简单介绍一下 Xcheck 在公司内运行的一些情况，首先看一下服务器的配置：

CPU

内存

64核

192GB

目前总共使用了 4 台上述配置的服务器。

运营数据

并发

150

最大单日任务数

50737（远未跑满负载）

总任务数

3277287

5分钟内扫描完成率

98.36%

误报率

6.57%

需要重点说明的是大部分项目都是在 30 秒内完成的：

目前统计到的漏洞类型分布情况如下图所示：

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