通过 Qodana 的污点分析保护 PHP 代码
Qodana约 5 分钟引入
数字化时代，数据安全和隐私保护正变得越来越重要，但即使是最安全的软件系统也可能存在漏洞，被黑客或不良分子利用，从而导致严重的安全问题。为了保护程序免受来自外部用户的恶意输入（即“污点”），越来越多的企业和组织正在采用污点分析（Taint Analysis）技术来保护其系统和数据的安全性。这是一种在程序运行时动态跟踪输入数据流的方法。开发团队可以将污点检查添加到静态分析例程中，以检测程序中的潜在污点。如果发现了污点或者潜在漏洞，开发团队可以采取相应的措施来加以修复，从而提高系统的安全性和可靠性。
JetBrains 的代码质量平台 Qodana 已为 PHP 提供了污点分析。该功能目前仅在 Qodana for PHP 2023.1 (jetbrains/qodana-php:2023.1-eap) 中可用。Qodana for PHP 是我们发布的第一个 linter，因此我们决定让 PHP 开发者也率先测试我们的新安全功能。未来，我们计划在收集到足够的反馈后添加更多语言。
下文将详细介绍污点分析及其在 Qodana 中的运作方式。
什么是污点分析？
污点是指任何可能因外部用户修改而导致安全风险的值。如果代码中存在污点，并且未经验证的外部数据可以分布在程序中，黑客可以执行这些代码段，导致 SQL 注入、算术溢出、跨站脚本攻击、路径遍历等。他们通常利用这些漏洞破坏系统、劫持凭据和其他数据，并改变系统的行为。
作为针对恶意输入的额外保护层，开发团队在对程序的攻击面进行安全审核时可以执行污点分析。
污点分析是评估整个函数或方法主体中未受信任的用户输入流的过程。它的核心目标是确定意外输入是否会以恶意方式影响程序执行。
污点源是程序访问潜在污染数据的位置。程序中易受污染输入影响的关键点称为污点汇聚点。此数据可以通过函数调用或赋值传播到汇聚点。
如果手动运行污点分析，您应该找出所有从外部用户接收数据的位置，并跟踪数据在系统中的分布 – 受污染的数据可能用于数十个节点。然后，为了防止污点传播，您应该采用以下两种方式之一：
1
净化数据，将数据转换为安全状态。在下面的示例中，我们移除了标记以解析污点。
2
验证数据，检查添加的数据是否符合所需模式。在下面的示例中，我们启用了对$email变量的验证。
也就是说，污点分析检查会从源头到汇聚点跟踪用户污染的数据，并在您未净化或验证数据的情况下使用数据时发出警报。
污点分析在 Qodana 中的运作方式
从 2023.1 EAP 版本开始，污点分析由 Qodana for PHP 执行。此功能包括扫描代码并高亮显示污点和潜在漏洞的检查、在 PhpStorm 中打开问题以当场解决的功能，以及呈现污点流的数据流图。
示例 1. SQL 注入
我们来看看 SQL 注入的示例以及 Qodana 如何检测：
在这里，Qodana 展示了 system_admin() 函数中的以下污点：
标记 1-2：用户表单输入中的数据检索自 $_POST 全局数组，没有净化或验证，并被赋给变量 $edit。这是一个污点。
标记 3：受污染的变量 $edit 作为实参传递给 system_save_settings 函数，没有经过适当净化。
标记 4：来自 $edit 变量的数据现在位于 $edit 形参中。
标记 5：$edit 变量以 $filename 键和 $status 值传递给 foreach。这两个变量都包含来自与字符串串联的 $edit 变量的受污染数据。$filename 键与受污染的 SQL 字符串串联，然后它将受污染的数据传播到传递给 db_query 的实参。
标记 6：$filename 键包含来自与字符串串联的 $edit 变量的受污染数据。
标记 7：$filename 键与受污染的 SQL 字符串串联。
标记 8：受污染的 SQL 字符串将受污染的数据传播到传递给 db_query 的实参
现在，我们来看看 db_query：
标记 9：受污染的字符串将位于 $query 形参中。
标记 10：此形参将成为 _db_query 函数的实参。
接下来是 _db_query 函数：
标记 11：位于 _db_query 函数的第一个形参 $query 中的受污染数据。
标记 12：形参的数据被传递给 mysql_query 函数，它是一个汇聚点。
上面的整个数据流说明了数据如何在没有净化或验证的情况下从 $_POST[“edit”] 移动到 mysql_query($query)。这就让攻击者可以操纵与 $_POST[“edit”] 键串联的 SQL 查询并触发 SQL 注入。
Qodana 会在代码库以及所有使用受污染数据的节点中发现这些风险，让您可以及时净化所有受污染数据。
在 PhpStorm 中打开问题
示例 2. XSS 问题
在 Qodana UI 中，您可以看到呈现整个污点流的图表。以下说明了 Qodana 将如何呈现 XSS 漏洞，其中包含 2 个将在标记 5 上合并的源。
源 1
标记 1-2：searchUpdate.pos 文件中的数据将被读取，受污染的数据将被被赋给 $start 变量。
源 2
标记 3-4：取路径位于 $posFile 中的文件中的数据将被读取，受污染的数据将被赋给 $start 变量。
标记 5：$start 变量中所有条件分支的合并污染状态将作为实参传递给 doUpdateSearchIndex 方法。
来看 doUpdateSearchIndex() 方法的内部：
标记 6-8：$start 形参将包含这个数据流切片上的受污染数据，然后它将在串联的字符串中作为实参传递给 output 方法。
看一下 output 方法：
标记 9：传输字符串中包含的受污染数据将位于 $out 形参中。
标记 10：来自 $out 形参的数据将被传输到 print 函数，不进行净化。这个函数是一个汇聚点，会导致可被利用的 XSS 漏洞。
例如，为了利用漏洞，攻击者可以上传 shell 脚本而不是标记 1 和 2 中的预期文件，并且由于未净化的 print 函数，攻击者能够将任何信息放到网页上。
Qodana 会提醒您注意这个漏洞，并给予高优先级，让您尽快解决，防止遭受攻击。
结论
污点分析有助于消除可被利用的攻击面，是降低软件风险的有效方法。要详细了解污点分析和 Qodana，请浏览 Qodana 文档。
本博文英文原作者：Valerie Kuzmina
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关于 Qodana
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