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Enregistrement W4214849268 · doi:10.1145/3494516

Buddy Stacks: Protecting Return Addresses with Efficient Thread-Local Storage and Runtime Re-Randomization

2022· article· en· W4214849268 sur OpenAlexaff
Changwei Zou, Xudong Wang, Yaoqing Gao, Jingling Xue

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Software Engineering and Methodology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity and Verification in Computing
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésComputer scienceThread (computing)Pointer (user interface)Operating systemCall stackEmbedded systemParallel computingComputer hardwareStack (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shadow stacks play an important role in protecting return addresses to mitigate ROP attacks. Parallel shadow stacks, which shadow the call stack of each thread at the same constant offset for all threads, are known not to support multi-threading well. On the other hand, compact shadow stacks must maintain a separate shadow stack pointer in thread-local storage (TLS) , which can be implemented in terms of a register or the per-thread Thread-Control-Block (TCB) , suffering from poor compatibility in the former or high performance overhead in the latter. In addition, shadow stacks are vulnerable to information disclosure attacks. In this paper, we propose to mitigate ROP attacks for single- and multi-threaded server programs running on general-purpose computing systems by using a novel stack layout, called a buddy stack (referred to as Bustk ), that is highly performant, compatible with existing code, and provides meaningful security. These goals are met due to three novel design aspects in Bustk . First, Bustk places a parallel shadow stack just below a thread’s call stack (as each other’s buddies allocated together), avoiding the need to maintain a separate shadow stack pointer and making it now well-suited for multi-threading. Second, Bustk uses an efficient stack-based thread-local storage mechanism, denoted STK-TLS , to store thread-specific metadata in two TLS sections just below the shadow stack in dual redundancy (as each other’s buddies), so that both can be accessed and updated in a lightweight manner from the call stack pointer rsp alone. Finally, Bustk re-randomizes continuously (on the order of milliseconds) the return addresses on the shadow stack by using a new microsecond-level runtime re-randomization technique, denoted STK-MSR . This mechanism aims to obsolete leaked information, making it extremely unlikely for the attacker to hijack return addresses, particularly against a server program that sits often tens of milliseconds away from the attacker. Our evaluation using web servers, Nginx and Apache Httpd , shows that Bustk works well in terms of performance, compatibility, and security provided, with its parallel shadow stacks incurring acceptable memory overhead for real-world applications and its STK-TLS mechanism costing only two pages per thread. In particular, Bustk can protect the Nginx and Apache servers with an adaptive 1-ms re-randomization policy (without observable overheads when IO is intensive, with about 17,000 requests per second). In addition, we have also evaluated Bustk using other non-server applications, Firefox , Python , LLVM , JDK and SPEC CPU2006 , to demonstrate further the same degree of performance and compatibility provided, but the protection provided for, say, browsers, is weaker (since network-access delays can no longer be assumed).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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