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Enregistrement W6992525316

A Lightweight Type System with Uniqueness and Typestates for the Java Cryptography API

2023· dissertation· en· W6992525316 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensBlackberry (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptographyInitializationPlaintextCryptographic primitiveEncryptionCipherJava
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Java cryptographic APIs facilitate building secure applications, but not all developers have strong cryptographic knowledge to use these APIs correctly. \nSeveral studies have shown that misuses of those cryptographic APIs may cause significant security vulnerabilities, compromising the integrity of applications and exposing sensitive data. Hence, \nit is an important problem to design methodologies and techniques, which can guide developers in building secure applications with minimum effort, and that are accessible to non-experts in cryptography. \nIn this thesis, we present a methodology that reasons about the correct usage of Java cryptographic APIs with types, specifically targeting to cryptographic applications. \nOur type system combines aliasing control and the abstraction of object states into typestates, allowing users to express a set of user-defined disciplines on the use of cryptographic APIs and invariants on variable usage. More specifically, we employ the typestate automaton to depict typestates within our type system, and we control aliases by applying the principle of uniqueness to sensitive data. \n \n \nWe mainly focus on the usage of initialization vectors. An initialization vector is a binary vector used as the input to initialize the state for the encryption of a plaintext block sequence. Randomization and uniqueness are crucial to an initialization vector. Failing to maintain a unique initialization vector for encryption can compromise confidentiality. Encrypting the same plaintext with the same initialization vector always yields the same ciphertext, thereby simplifying the attacker's task of guessing the cipher pattern. \n \nTo address this problem practically, we implement our approach as a pluggable type system on top of the EISOP Checker Framework. \nTo minimize the cryptographic expertise required by application developers looking to incorporate secure computing concepts into their software, our approach allows cryptographic experts to plug in the protocols into the system. \nIn this setting, developers merely need to provide minimal annotations on sensitive data—requiring little cryptographic knowledge. \n \nWe also evaluated our work by performing experiments over one benchmark and 7 real-world Java projects from Github. We found that 6 out 7 projects have security issues. In summary, we found 12 misuses in initialization vectors.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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