基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测研究

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摘要

本研究报告关注基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测，重点探讨了指针缺陷检测方法及其实验效果。Rust语言作为一种系统级安全编程语言，在内存安全和并发安全方面具有显著优势，但在指针分析中仍面临挑战，如NP-hard问题和分析效率优化。研究采用基于编译过程中生成的MIR进行静态分析，通过路径提取、别名分析和模式识别来检测指针漏洞。实验结果表明，该方法在检测已知CVE和GitHub开源项目中具有高召回率和低误报率，特别是在双重释放和悬空指针问题方面表现突出。

AI总结

《基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测研究》总结

本研究聚焦于Rust语言中内存安全缺陷的静态分析检测方法，旨在解决指针分析的挑战。研究从问题背景、检测方法、实验结论及发表心得四个方面展开。

1. **问题背景**
- Rust语言作为一种系统级安全编程语言，强调内存安全和并发安全，但仍存在内存安全缺陷。
- 常见问题包括“double free”（双重释放）和“use-after-free”（悬空指针）。

2. **检测方法**
- 采用基于Rust中间表示（MIR）的静态分析方法，结合路径提取、别名分析和模式识别。
- **路径提取**：基于Tarjan算法生成控制流图和生成树，处理特殊情况。
- **别名分析**：采用路径敏感算法，分析指针间的关联关系。
- **模式识别**：根据预定义的缺陷模式检测指针漏洞。

3. **实验效果**
- 在已知CVE检测中表现优异，召回率高、误报率低。
- 在GitHub开源项目测试中，成功检测出多个“double free”和悬空指针问题。

4. **发表心得**
- 研究填补了Rust内存安全检测的空白，方法在精度和效率上具有竞争力。

本研究为Rust内存安全提供了有效的静态分析检测方法，具有重要的理论和实践意义。