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静态应用程式安全测试

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静态应用程式安全测试（Static application security testing）简称SAST，是透过审查程式原始码来识别漏洞，提升软体安全性的作法。早在电脑问世时，就已有静态程式分析的作法。自从1998年起，SQL注入的攻击方式开始出现在公众的讨论中，而网路应用程式整合了JavaScript及Adobe Flash Player，因此从90年代末开始，用静态程式分析进行安全测试的作法也开始普及。

静态应用程式安全测试的作法和动态应用程式安全测试（DAST）的黑盒测试工具不同，DAST是针对应用程式的功能，而SAST是白盒测试，著重在应用程式的程式码本身。 SAST工具会扫描应用程式以及其元件的程式码，确认其软体及架构中是否有安全漏洞。 静态分析工具约可侦测到50%程式的安全漏洞[1]。

在软件开发过程中，静态应用程式安全测试可以在开发过程的早期，在程式码阶段进行，也可以在所有的程式码及软体元件放在一致的测试环境时再测试。此一技术也用在软体品质保证上[2]，不过会产生许多的假警报，因此也让软体开发者不愿导入此一测试[3]

SAST工具可以整合到开发流程中，帮助开发团队，让他们主要专注在开发及交付对应需求规格的软体[4]。SAST工具像其他的安全工具一様，著重在减少应用程式无法正常运作的风险，也避免应用程式中储存的隐私资料不会被破坏或是泄漏。

简介

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应用程式的安全测试可以分为三种：除了静态应用程式安全测试（SAST）外，还有动态应用程式安全测试（DAST），以及合并上述两者的互动式应用程式安全测试（IAST）[5]。

静态分析工具会以语法来检查程式码，在原始码中依固定模式或是公式来确认。理论上，静态分析工具也可以检查编释后的程式。其技术是以程式的instrumentation为基础，会比对编释后的元件以及元件的原始码，以识别问题。 静态分析可以人工进行，像是为了代码审查或是为了不同目的（包括软体安全）的软体稽核审查（英语：Software audit review），但相当花时间[6]。

SAST工具的准确度会受到分析的范围，识别漏洞的技术而定。以下是几种不同层次的分析：

分析的范围会决定其准确度，以及用上下文资讯侦测漏洞的能力[7]。

在函式层级的常见技术，是创建控制资料流动程式的抽象语法树[8]。

从1990年代后期开始，商业模式的变化也让软体开发开始转向元件化[9]，开发团队的组织和流程也促使这样的转变[10]。随著资料流在应用程式的各元件之间（或是各应用程式之问）流动，就需要在呼叫程式时加入特定程序来“消毒”，也要避免程式中的资料被污染[11][12]。

网页应用程式的兴起，更突显了测试的重要性。Verizon Data Breach 2016年指出，40%的资料泄露是和网页应用程式的漏洞有关[13]。网路安全的威胁有来自外部的，目前也开始关注内部的威胁。Clearswift Insider Threat Index（CITI）指出，2015年的问卷的回复者中，有92%在过去一年内曾遭受过IT事件或是网路安全事件，而有72%的资料外泄是由公司或组织内部人士发起[14]。Lee Hadlington将内部威胁分为三类：恶意、意外及未蓄意。手机软体的爆炸性成长，因此需要在开发早期加入应用程式的安全机制，以减少恶意程式码的散布[15]。

优点

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漏洞在在软体开发生命周期中的越早期进行修正，所花的成本越小。在开发阶段修正的成本约是测试阶段修正成本的十分之一，是量产阶段修正成本的百分之一[16]。 不论是在程式码层次或是应用程式层次的SAST工具，都会自动执行，不需要与其互动。若将SAST工具整合在CI/CD（持续整合/持续发布）流程内, 在SAST工具识别到严重的漏洞时，可以自动停止整合流程[17]。

SAST工具会扫描所有的程式码，程式码的覆盖率是100%。而DAST（动态应用程式安全测试）工具覆盖了执行到的部份，应用程式中可能有些部份不会扫描到[5]，也有可能在组态档案中有些不安全的组态。

SAST工具会有品质测试或是架构测试的副加功能，软体品质和安全性之间有直接的相关性。若软体品质不好，其安全性也不会好[18]。

缺点

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即使软体开发者都对SAST工具的使用有正面的回应，在导入时仍有许多不同的挑战[4]。

若是使用敏捷软体开发，开发者一开始会注重在产品特征以及产品交付，不会一开始就考虑安全性，因此早期导入SAST工具会出现许多的错误[19]。

用SAST工具扫描较大的程式，可能会有上百个甚至成千个的漏洞警告，SAST工具会产生许多是伪阳性的假警报，增加分析的时间，并且降低程式设计师对此工具的信任。若有些漏洞的上下文是工具侦测不到的，那此一问题就更加严重了[3]。

相关条目

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参考资料

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  1. ^ Okun, V.; Guthrie, W. F.; Gaucher, H.; Black, P. E. Effect of static analysis tools on software security: preliminary investigation. (PDF). Proceedings of the 2007 ACM Workshop on Quality of Protection (ACM). October 2007: 1–5 [2023-05-08]. S2CID 6663970. doi:10.1145/1314257.1314260. （原始内容存档 (PDF)于2023-01-23）. 
  2. ^ Ayewah, N.; Hovemeyer, D.; Morgenthaler, J.D.; Penix, J.; Pugh, W. Using static analysis to find bugs. IEEE Software (IEEE). September 2008, 25 (5): 22–29. S2CID 20646690. doi:10.1109/MS.2008.130. 
  3. ^ 3.0 3.1 Johnson, Brittany; Song, Yooki; Murphy-Hill, Emerson; Bowdidge, Robert. Why don't software developers use static analysis tools to find bug. ICSE '13 Proceedings of the 2013 International Conference on Software Engineering. May 2013: 672–681. ISBN 978-1-4673-3076-3. 
  4. ^ 4.0 4.1 Oyetoyan, Tosin Daniel; Milosheska, Bisera; Grini, Mari. Myths and Facts About Static Application Security Testing Tools: An Action Research at Telenor Digital. International Conference on Agile Software Development. (Springer). May 2018: 86–103. 
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  7. ^ Chess, B.; McGraw, G. Risk Analysis in Software Design. IEEE Security & Privacy (IEEE). October 2004, 2 (4): 76–84. doi:10.1109/MSP.2004.55 可免费查阅. 
  8. ^ Yamaguchi, Fabian; Lottmann, Markus; Rieck, Konrad. Generalized vulnerability extrapolation using abstract syntax trees. Proceedings of the 28th Annual Computer Security Applications Conference (IEEE). December 2012, 2 (4): 359–368. S2CID 8970125. doi:10.1145/2420950.2421003. 
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  10. ^ Mezo, Peter; Jain, Radhika. Agile Software Development: Adaptive Systems Principles and Best Practices. 2006 IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P'06) (Information Systems Management). December 2006, 23 (3): 19–30. S2CID 5087532. doi:10.1201/1078.10580530/46108.23.3.20060601/93704.3. 
  11. ^ Livshits, V.B.; Lam, M.S. Finding Security Vulnerabilities in Java Applications with Static Analysis. USENIX Security Symposium. May 2006, 14: 18. 
  12. ^ Jovanovic, N.; Kruegel, C.; Kirda, E. Pixy: a static analysis tool for detecting Web application vulnerabilities. 2006 IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P'06) (IEEE). May 2006: 359–368. ISBN 0-7695-2574-1. S2CID 1042585. doi:10.1109/SP.2006.29. 
  13. ^ 2016 Data Breach Investigations Report (PDF). 2016 [2023-05-11]. （原始内容存档 (PDF)于2021-03-20）. 
  14. ^ Clearswift Insider Threat Index (CITI) (PDF). 2015 [2023-05-11]. （原始内容存档 (PDF)于2020-12-08）. 
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  17. ^ Okun, V.; Guthrie, W. F.; Gaucher, H.; Black, P. E. Effect of static analysis tools on software security: preliminary investigation (PDF). Proceedings of the 2007 ACM Workshop on Quality of Protection (ACM). October 2007: 1–5 [2023-05-08]. S2CID 6663970. doi:10.1145/1314257.1314260. （原始内容存档 (PDF)于2023-01-23）. 
  18. ^ Siavvas, M.; Tsoukalas, D.; Janković, M.; Kehagias, D.; Chatzigeorgiou, A.; Tzovaras, D.; Aničić, N.; Gelenbe, E. An Empirical Evaluation of the Relationship between Technical Debt and Software Security. Konjović, Z.; Zdravković, M.; Trajanović, M. (编). International Conference on Information Society and Technology 2019 Proceedings (Data set) 1: 199–203. August 2019. doi:10.5281/zenodo.3374712 可免费查阅. 
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