Code Review Hotspots with Semgrep

Автор сегодняшней статьи предлагает поделить сработки на две группы - security и hotspots. Сработки группы security имеют низкий уровень ложных срабатываний и предназначаются для разработчиков, в то время как сработки группы hotspots только свидетельствуют о подрзрении на уязвимость и попадают под ответственность security-инженеров. Вся статья дальше вращается вокруг хотспотов и способов их поиска через инструмент semgrep. К хотспотам относят hardoced secrets, небезопасную криптографию, мисконфиги, переполнения буфера и тд.

Интереснее не сами баги, которые здесь подсвечиваются, а подход в разделении ответственности. Какие правила считать достаточно надежными, чтобы их сработки асайнить сразу на разраба, а не на ИБ?

В теории можно обратиться к последнему отчету Veracode - State of Software Security v12. В отчете приводится разного рода интересная статистика в контексте сканеров класса SAST/DAST/SCA. В частности, здесь есть перечень CWE, которые лучше всего находятся для того или иного класса сканера (картинка приложена к посту выше). Любопытно, что Cryptographic Issues и Credentials Management относятся к категории уязвимостей, которые гораздо чаще находятся именно SAST'ами, в то время как в вышеупомянутой статье они относятся к хотспотам. Что же делать?

Здесь позволю себе высказать собственное мнение, как мы делим сработки на security и hotspots в Альфе. Для многих оно покажется очевидным. Чем больше уязвимость поддается паттернам, а не механизмам data flow, тем лучше она будет находиться через SAST и тем более уверены вы в ней будете. Сюда относятся hardocded credentials, небезопасный CORS, мисконфиги (в т.ч. Docker / Kubernetes) и другие уязвимости, которые можно допустить, указав в коде непрерывный набор строк кода. SQL-инъекции, XSS, SSRF и прочие уязвимости, подразумевающие прием данных от пользователя через request-объекты имеют свойства приобретать сложную логику развития, а значит и более высокую степень FP/FN. Нередко, влияние на правила нахождения таких уязвимостей в контексте data flow стоит вам от 3 непрерывных месяцев работы в codeql/checkmarx в соусе из перегоревших appsec'ов. В это же время паттерновые уязвимости довольно легко корректируются с помощью того же semgrep.

#dev #sast

Security Wine (бывший - DevSecOps Wine)

Code Review Hotspots with Semgrep

Автор сегодняшней статьи предлагает поделить сработки на две группы - security и hotspots. Сработки группы security имеют низкий уровень ложных срабатываний и предназначаются для разработчиков, в то время как сработки группы hotspots только свидетельствуют о подрзрении на уязвимость и попадают под ответственность security-инженеров. Вся статья дальше вращается вокруг хотспотов и способов их поиска через инструмент semgrep. К хотспотам относят hardoced secrets, небезопасную криптографию, мисконфиги, переполнения буфера и тд.

Интереснее не сами баги, которые здесь подсвечиваются, а подход в разделении ответственности. Какие правила считать достаточно надежными, чтобы их сработки асайнить сразу на разраба, а не на ИБ?

В теории можно обратиться к последнему отчету Veracode - State of Software Security v12. В отчете приводится разного рода интересная статистика в контексте сканеров класса SAST/DAST/SCA. В частности, здесь есть перечень CWE, которые лучше всего находятся для того или иного класса сканера (картинка приложена к посту выше). Любопытно, что Cryptographic Issues и Credentials Management относятся к категории уязвимостей, которые гораздо чаще находятся именно SAST'ами, в то время как в вышеупомянутой статье они относятся к хотспотам. Что же делать?

Здесь позволю себе высказать собственное мнение, как мы делим сработки на security и hotspots в Альфе. Для многих оно покажется очевидным. Чем больше уязвимость поддается паттернам, а не механизмам data flow, тем лучше она будет находиться через SAST и тем более уверены вы в ней будете. Сюда относятся hardocded credentials, небезопасный CORS, мисконфиги (в т.ч. Docker / Kubernetes) и другие уязвимости, которые можно допустить, указав в коде непрерывный набор строк кода. SQL-инъекции, XSS, SSRF и прочие уязвимости, подразумевающие прием данных от пользователя через request-объекты имеют свойства приобретать сложную логику развития, а значит и более высокую степень FP/FN. Нередко, влияние на правила нахождения таких уязвимостей в контексте data flow стоит вам от 3 непрерывных месяцев работы в codeql/checkmarx в соусе из перегоревших appsec'ов. В это же время паттерновые уязвимости довольно легко корректируются с помощью того же semgrep.

#dev #sast

hottg.com/sec_devops/576

7.09K viewsDenis Yakimov, edited  Apr 26, 2022 at 10:22