論文の概要: GNN-Based Code Annotation Logic for Establishing Security Boundaries in C Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11567v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:35:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:03.332468
• Title: GNN-Based Code Annotation Logic for Establishing Security Boundaries in C Code
• Title（参考訳）: C言語におけるセキュリティ境界を確立するためのGNNベースのコードアノテーション論理
• Authors: Varun Gadey, Raphael Goetz, Christoph Sendner, Sampo Sovio, Alexandra Dmitrienko,
• Abstract要約: 今日の相互接続されたソフトウェアランドスケープにおけるセンシティブなオペレーションの確保は、非常に難しいものです。 現代のプラットフォームは、セキュリティに敏感なコードをメインシステムから分離するために、Trusted Execution Environments (TEEs) に依存している。 Code Logic(CAL)は、TEE分離のためのセキュリティに敏感なコンポーネントを自動的に識別する先駆的なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.10157750103835
• License:
• Abstract: Securing sensitive operations in today's interconnected software landscape is crucial yet challenging. Modern platforms rely on Trusted Execution Environments (TEEs), such as Intel SGX and ARM TrustZone, to isolate security sensitive code from the main system, reducing the Trusted Computing Base (TCB) and providing stronger assurances. However, identifying which code should reside in TEEs is complex and requires specialized expertise, which is not supported by current automated tools. Existing solutions often migrate entire applications to TEEs, leading to suboptimal use and an increased TCB. To address this gap, we propose Code Annotation Logic (CAL), a pioneering tool that automatically identifies security sensitive components for TEE isolation. CAL analyzes codebases, leveraging a graph-based approach with novel feature construction and employing a custom graph neural network model to accurately determine which parts of the code should be isolated. CAL effectively optimizes TCB, reducing the burden of manual analysis and enhancing overall security. Our contributions include the definition of security sensitive code, the construction and labeling of a comprehensive dataset of source files, a feature rich graph based data preparation pipeline, and the CAL model for TEE integration. Evaluation results demonstrate CAL's efficacy in identifying sensitive code with a recall of 86.05%, an F1 score of 81.56%, and an identification rate of 91.59% for security sensitive functions. By enabling efficient code isolation, CAL advances the secure development of applications using TEEs, offering a practical solution for developers to reduce attack vectors.
• Abstract（参考訳）: 今日の相互接続されたソフトウェアランドスケープにおけるセンシティブなオペレーションの確保は、非常に難しいものです。 現代のプラットフォームでは、Intel SGXやARM TrustZoneのようなTrusted Execution Environments(TEEs)を使用して、セキュリティに敏感なコードをメインシステムから分離し、Trusted Computing Base(TCB)を削減し、より強力な保証を提供する。 しかし、どのコードがTEEに存在するべきかを特定するのは複雑で、専門的な専門知識が必要であり、これは現在の自動化ツールではサポートされない。 既存のソリューションはアプリケーション全体をTEEに移行することが多く、最適以下の使用とTBの増加につながります。 このギャップに対処するために、TEE分離のためのセキュリティに敏感なコンポーネントを自動的に識別する先駆的なツールであるCode Annotation Logic (CAL)を提案する。 CALはコードベースを分析し、新しい機能構築でグラフベースのアプローチを活用し、カスタムグラフニューラルネットワークモデルを使用してコードのどの部分を分離すべきかを正確に決定する。 CALはTBを効果的に最適化し、手動分析の負担を軽減し、全体的なセキュリティを向上させる。 私たちの貢献には、セキュリティに敏感なコードの定義、ソースファイルの包括的なデータセットの構築とラベル付け、機能豊富なグラフベースのデータ準備パイプライン、TEE統合のためのCALモデルなどが含まれています。 評価結果は、CALが機密コードを86.05%、F1スコア81.56%、セキュリティ機密機能91.59%で識別する効果を示した。 効率的なコード分離を可能にすることで、CALはTEEを使用したアプリケーションのセキュアな開発を進め、開発者が攻撃ベクトルを減らすための実用的なソリューションを提供する。

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