Авторы:  (1) Анна-Катарина Викерт, Технический университет Дармштадта, Дармштадт, Германия (wickert@cs.tu-darmstadt.de);  (2) Ларс Баумгертнер, Технический университет Дармштадта, Дармштадт, Германия (baumgaertner@cs.tu-darmstadt.de);  (3) Флориан Брайтфельдер, Технический университет Дармштадта, Дармштадт, Германия (florian.breitfelder@tu-darmstadt.de);  (4) Мира Мезини, Технический университет Дармштадта, Дармштадт, Германия (mezini@cs.tu-darmstadt.de).  Таблица ссылок   Краткое содержание и 1 Введение   2 Фон   3 Проектирование и реализация Licma и 3.1 Дизайн   3.2 Реализация   4. Методология и 4.1. Поиск и загрузка приложений Python.   4.2 Сравнение с предыдущими исследованиями   5 оценочных и 5.1 проектов Python на GitHub   5.2 МикроПитон   6 Сравнение с предыдущими исследованиями   7 угроз валидности   8 сопутствующих работ   9. Заключение, благодарности и ссылки  АБСТРАКТНЫЙ    : предыдущие исследования показали, что до 99,59 % Java-приложений, использующих криптографические API, хотя бы один раз неправильно используют API. Однако эти исследования проводились на Java и C, а эмпирические исследования для других языков отсутствуют. Например, контролируемое исследование пользователей с криптографическими задачами на Python показало, что 68,5% профессиональных разработчиков пишут безопасное решение для криптографических задач. Справочная информация    : чтобы понять, справедливо ли это наблюдение для реального кода, мы провели исследование злоупотреблений криптографией в Python. Цели    : мы разработали инструмент статического анализа, который охватывает распространенные злоупотребления 5 различными криптографическими API Python. В ходе этого анализа мы проанализировали 895 популярных проектов Python с GitHub и 51 проект MicroPython для встраиваемых устройств. Далее мы сравнили наши результаты с результатами предыдущих исследований. Метод    : Наш анализ показывает, что 52,26 % проектов Python имеют хотя бы одно неправильное использование. Кроме того, дизайн API некоторых криптографических библиотек Python помогает разработчикам избежать злоупотреблений криптографическими функциями, которые гораздо чаще встречались в исследованиях, проведенных с кодом Java и C.   : мы пришли к выводу, что видим положительное влияние хорошего дизайна API на злоупотребление криптовалютой в приложениях Python. Кроме того, наш анализ проектов MicroPython показывает важность гибридного анализа. Результаты Вывод  1. ВВЕДЕНИЕ  Криптография, далее криптография, в настоящее время широко используется для защиты наших данных и обеспечения конфиденциальности. Например, без криптовалюты мы не смогли бы безопасно пользоваться онлайн-банкингом или совершать покупки в Интернете. К сожалению, результаты предыдущих исследований показывают, что криптовалюта часто используется небезопасным способом [3, 4, 7, 9, 11]. Одной из таких проблем является выбор небезопасного параметра, например небезопасного блочного режима, для криптопримитивов, таких как шифрование. Для выявления подобных злоупотреблений существует множество инструментов статического анализа, например   [13],   [4],   [8] и   [12]. CryptoREX CryptoLint CogniCryptSAST Cryptoguard  Хотя эти инструменты и соответствующие практические исследования сосредоточены на Java и C, исследования пользователей показывают, что существующие API-интерфейсы Python сокращают количество злоупотреблений криптовалютой. Акар и др. [2] провели эксперимент с 307 пользователями GitHub, которому нужно было решить 3 задачи разработки, связанные с криптографией. Они отметили, что 68,5% профессиональных разработчиков написали безопасное решение на Python для данной задачи. В рамках контролируемого эксперимента с 256 разработчиками Python, которые пытались решить простые криптографические задачи, Акар и др. [1] выявили, что простая конструкция API, такая как   библиотеки Python, помогает разработчикам писать безопасный код. Однако ни одно эмпирическое исследование еще не подтвердило, что злоупотребления криптографией в Python происходят реже, чем в Java или C. криптография  Чтобы эмпирически оценить злоупотребления криптографией в Python, мы представляем   , многоязычную среду анализа с поддержкой 5 различных криптографических API Python и Java JCA API. Мы предоставляем 5 различных правил [4] для всех API Python и 6 различных правил [4] для JCA для обнаружения наиболее распространенных злоупотреблений криптовалютой. С помощью LICMA мы проанализировали 895 популярных приложений Python с GitHub и 51 проект MicroPython, чтобы получить представление о злоупотреблениях Python. Мы определили, что 52,26 % приложений Python GitHub с использованием криптовалют имеют по крайней мере одно неправильное использование, вызывающее 1501 неправильное использование. В общей сложности только 7% злоупотреблений происходят внутри самого кода приложения, а остальные злоупотребления привносятся зависимостями. Кроме того, наше исследование проектов MicroPython показывает, что разработчики встраиваемых систем склонны использовать шифрование с помощью кода C. Таким образом, раскрывается важность гибридного статического анализа, который может отслеживать информацию о программе, например, граф вызовов, на нескольких языках [5, 10]. LICMA  Чтобы еще больше улучшить наше понимание того, менее ли API Python менее склонны к злоупотреблениям криптовалютой, мы вносим следующий вклад:  • Новый многоязычный инструмент анализа для обнаружения злоупотреблений криптографией в Python и Java. Для Python мы рассматриваем злоупотребления криптографией для 5 распространенных криптографических API Python, а для Java — стандартный API JCA.   • Эмпирическое исследование злоупотреблений криптовалютой в 895 самых популярных приложениях Python на GitHub выявило 1501 злоупотребление.  • Сравнение наших результатов по приложениям Python с предыдущими исследованиями злоупотреблений криптовалютой в реальных условиях для приложений Android и образов прошивок на C. Мы заметили, что большинство приложений Python более безопасны, а распределение между конкретными типами злоупотреблений сильно различается. .  • Эмпирическое исследование злоупотреблений криптовалютой в проектах MicroPython, которое показывает важность гибридного статического анализа.  • Пакет репликации, включающий оба набора данных, использованных для нашего исследования, результаты нашего анализа и код LICMA[1].  Этот документ   под лицензией CC BY 4.0 DEED. доступен на arxiv  [1] dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.16499085

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Read My Stories

We believe everyone should have ultimate control and ownership over their cryptographic assets and digital transactions.

CryptoSovereignty's blog

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Слишком долго; Читать

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Распространенные злоупотребления API-интерфейсами Python Crypto в дикой природе

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Telegram: мост Крипто-острова на материк

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Хотите выиграть конкурс HackerNoon? Вот что рекомендуют победители конкурса #crypto-api

Telegram: мост Крипто-острова на материк

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Хотите выиграть конкурс HackerNoon? Вот что рекомендуют победители конкурса #crypto-api

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps