मैंने हाल ही में "All You Ever Wanted to Know about Dynamic Taint Analysis and Forward Symbolic Execution (but Might Have Been Afraid to Ask)" शीर्षक Dr. EJ Schwartz द्वारा एक पेपर पढ़ा है। पेपर में, उन्होंने मुख्य रूप से बाइनरी स्तर सुरक्षा संदर्भ में उनके अनुप्रयोगों के बारे में बात की।प्रतीकात्मक निष्पादन और तनाव विश्लेषण के बीच अंतर क्या हैं?
मैं गतिशील कलंक विश्लेषण और आगे प्रतीकात्मक निष्पादन के बीच मतभेदों के बारे में सटीक उत्सुक हूँ।
मैं क्या देख सकते हैं से, कलंक विश्लेषण जानकारी से वस्तु एक्स (स्रोत) बहती y (सिंक), जब भी एक्स में संग्रहीत जानकारी y वस्तु को स्थानांतरित किया जाएगा आपत्ति उठाने का ट्रैक करता है। तो प्रमुख चिंता यह है कि स्रोत स्रोत द्वारा पर संक्रमित रूप से प्रभावित हो सकता है। जबकि प्रतीकात्मक निष्पादन कुछ इनपुट को प्रतीकात्मक मानों के रूप में मानता है और प्रतीकात्मक वाले अन्य चर व्यक्त करने के लिए कोशिश करता है; इस प्रकार यह का उत्तर देता है कि प्रतीकात्मक इनपुट सफल कार्यक्रमों को प्रभावित करता है।
मैं देख सकता हूं कि बाइनरी स्तर पर, के कारण भेद्यता का अक्सर भेद्यता का उल्लेख किया जाता है; जबकि प्रतीकात्मक निष्पादन ऐसे पूर्णांक अतिप्रवाह, क्रम अभिकथन त्रुटियों के रूप में कमजोर मुद्दों के अधिक प्रकार के साथ सौदा कर सकते हैं, संसाधन (जैसे, स्मृति रिसाव, फ़ाइल खोलने/बंद), बफर अतिप्रवाह रिसाव।
हालांकि ऐसा लगता है कि आधुनिक कलंक विश्लेषण करता है न केवल शामिल है डाटा प्रवाह विश्लेषण, उनमें से ज्यादातर नियंत्रण प्रवाह की स्थिति को ट्रैक करेगा; और कई भेद्यता पहचान परिदृश्यों में दंडित इनपुट को प्रतीकात्मक मूल्य के रूप में भी दर्शाया जाता है और प्रतीकात्मक निष्पादन के तरीके के रूप में प्रचारित किया जाता है। दूसरी तरफ, प्रतीकात्मक निष्पादन इंजन अंतर्निहित बाधा हलकों की सीमाओं और निष्पादन/व्याख्या रनटाइम की सीमाओं के कारण अलग-अलग पथ स्थितियों से अलग प्रतीकात्मक मानों का पूरी तरह से उपयोग नहीं कर सकते हैं; इस प्रकार वे उच्च शाखा या पथ कवरेज के रूप में कवरेज प्राप्त नहीं कर सकते हैं।
तो सामान्य मामलों में, हम कह सकते हैं कि कलंक विश्लेषण मोटे प्रतीकात्मक निष्पादन, या प्रतीकात्मक निष्पादन का एक प्रकार सटीक कलंक विश्लेषण का एक प्रकार है?
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