DITING：用于识别 TEE 应用程序中差分分区问题的静态分析器
密码学与安全
2025-07-11 v2 软件工程
摘要
受信任执行环境（TEE）通过将敏感代码隔离在非安全正常世界之外，来增强移动应用程序和云服务的安全性。然而，TEE 应用程序仍面临着源于差分分区不当导致的漏洞。差分分区不当可能导致 TEE 的严重安全问题，如将敏感数据泄露给正常世界或受来自正常世界的恶意输入的影响。为此，我们提出了一种检测 TEE 应用程序中差分分区问题的方法。首先，我们对由差分分区不当引起的 TEE 漏洞进行了调查，发现在安全世界和正常世界之间往来的参数往往包含差分分区实施不当的不安全用法。其次，我们开发了一个名为 DITING 的工具，可以分析这些参数的数据流并识别其违反我们定义的安全规则，从而发现差分分区问题。与现有仅关注恶意输入到 TEE 的研究不同，我们通过输入/输出和共享内存更全面地评估了差分分区问题。最后，我们创建了第一个针对差分分区的基准测试，包含 110 个测试用例。实验表明，DITING 在识别差分分区问题方面 achieves 0.90 的 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2502.15281,
title = {DITING: A Static Analyzer for Identifying Bad Partitioning Issues in TEE Applications},
author = {Chengyan Ma and Ruidong Han and Jieke Shi and Ye Liu and Yuqing Niu and Di Lu and Chuang Tian and Jianfeng Ma and Debin Gao and David Lo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.15281},
year = {2025}
}