Efficient Memory Allocator for Restricting Use-After-Free Exploitations
Notice bibliographique
Résumé
Attacks on heap memory, encompassing memory overflow, double and invalid free, use-after-free (UAF), and various heap-spraying techniques are ever-increasing. Existing secure memory allocators can be generally classified as complete UAF-mitigating allocators that focus on detecting and stopping UAF attacks, type-based allocators that limit type confusion, and entropy-based allocators that provide statistical defenses against virtually all of these attack vectors. In this thesis, I introduce two novel approaches, SEMalloc and S2Malloc, for type- and entropy-based allocation, respectively. Both allocators are designed to restrict, but not to fully eliminate, the attacker's ability, using allocation strategies. They can significantly increase the security level without introducing excessive overheads. \n \nSEMalloc proposes a new notion of thread-, context-, and flow-sensitive 'type', SemaType, to capture the semantics and prototype a SemaType-based allocator that aims for the best trade-off amongst the impossible trinity. In SEMalloc, only heap objects allocated from the same call site and via the same function call stack can possibly share a virtual memory address, which effectively stops type-confusion attacks and make UAF vulnerabilities harder to exploit. \n \nS2Malloc aims to enhance UAF-attempt detection without compromising other security guarantees or introducing significant overhead. We use three innovative constructs in secure allocator design: free block canaries (FBC) to detect UAF attempts, random in-block offset (RIO) to stop the attacker from accurately overwriting the victim object, and random bag layout (RBL) to impede attackers from estimating the block size based on its address. \n \nThis thesis demonstrates the importance of memory security and highlights the potential of more secure and efficient memory allocation by constraining attacker actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».