Static Code Analyzer for Detecting Web Application Vulnerability Using Control Flow Graphs

배경

기존 정적 분석기는

• false positive 多
• false negative 多
• 대부분 데이터 흐름(data flow) 기반(XSS, Injection 등)에 치우침.

하지만 Broken Authentication, Broken Access Control처럼

Control-flow 구조에서 발생하는 취약점은 잘 못 잡는다.

→ 그래서 취약 코드와 패치된 코드의 CFG 차이(diff)를 패턴화해서 새로운 취약 코드를 탐지하는 방식 제안.

아이디어

취약점이 발생한 오픈소스 프로젝트의

• 취약 버전 CFG
• 수정 버전 CFG

두 개를 비교하여: 취약 패턴 CFG(subgraph)를 추출 → 이걸 일반화 하여 취약점 모델 만들기

탐지확인

스키마	Accuracy	Recall
(1) 취약 모델과 유사도 비교	43.75%	54.17%
(2) 취약/패치 모델 둘 다 비교	43.75%	33.3%
(3) 취약/패치 CFG 차이 모델 비교	45.83%	50%

스키마 (3)이 가장 성능 굳

결론 → “Control Flow 기반 취약점 탐지의 가능성”을 확인한 연구.

CFG의 역할

• 취약 코드와 수정 코드의 차이를 구조적으로 비교하기 위한 도구
• 취약점이 발생하는 실행 흐름 패턴을 표현