Practical Software-Based Shadow Stacks on x86-64
Notice bibliographique
Résumé
Control-Flow Integrity (CFI) techniques focus often on protecting forward edges and assume that backward edges are protected by shadow stacks. However, software-based shadow stacks that can provide performance, security, and compatibility are still hard to obtain, leaving an important security gap on x86-64. In this article, we introduce a simple, efficient, and effective parallel shadow stack design (based on LLVM), FlashStack , for protecting return addresses in single- and multi-threaded programs running under 64-bit Linux on x86-64, with three distinctive features. First, we introduce a novel dual-prologue approach to enable a protected function to thwart the TOCTTOU attacks, which are constructed by Microsoft’s red team and lead to the deprecation of Microsoft’s RFG. Second, we design a new mapping mechanism, Segment+Rsp-S , to allow the parallel shadow stack to be accessed efficiently while satisfying the constraints of arch_prctl() and ASLR in 64-bit Linux. Finally, we introduce a lightweight inspection mechanism, SideChannel-K , to harden FlashStack further by detecting entropy-reduction attacks efficiently and protecting the parallel shadow stack effectively with a 10-ms shuffling policy. Our evaluation on SPEC CPU2006 , Nginx, and Firefox shows that FlashStack can provide high performance, meaningful security, and reasonable compatibility for server- and client-side programs on x86-64.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».