Model-based Security Security: ganzheitliche Engineering - - PDF document

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Model-based Security Engineering

Jan Jürjens

Computing Department The Open University http://www.umlsec.org

Jan Jürjens, Open University: Model-based Security Engineering 2

Security: ganzheitliche Eigenschaft:

• Sicherheits-Mechanismen

umgehen statt brechen.

• Sichere Systems aus

unsicheren Komponenten ?

„Those who think that their problem can be solved by simply applying cryptography don`t understand cryptography and don`t understand their problem“ (B. Lampson / R. Needham).

Herausforderung: Security

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(UML) Modelle Anforderungen Programm

Ein- fügen Code-/ Testgen. Reverse Engin. Analy- sieren Konfigurationsdaten

Gener. Verif. Konfigur.

Automatisch unterstützte und theoretisch fundierte Security Design & Analyse. Idee: Modelle aus Artefakten in Entwicklung und Gebrauch von Software.

Modellbasiertes Security Engineering

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Requirements and use cases Abuse cases Security requirements Risk analysis External review Design Test plans Code Test results Field feedback Risk-based Security tests Static analysis (tools) Risk analysis Penetration testing Security breaks

[McGraw 2003]

MBSE vs. Entwicklungsphasen

Model-based Security Engineering

Design: Security Engineering Lösungen als Pattern. Analyse: Automatisch, formal fundierte Werkzeuge. Anm.: Schwerpunkt auf „abstrakten“ Anforderungen

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UMLsec

Häufige Sicherheits-Anforderungen und Mechanismen und Angreiferszenarien als vordefinierte Markierungen einfügen. Damit verbundene logische Bedingungen verifizieren mit Modell-Checkern und Automatischen Theorembeweisern auf Basis einer formalen Semantik. Stellt sicher, dass UML- Modell die Sicherheits- Anforderungen erfüllt.

[FASE01,UML02, FOSAD05,ICSE05]

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Beispiel: Kryptobasiertes Verteiltes System

A B Angreifer m(x) Angreifer- Wissen: m(x) return({z}k)

[argb,1,1 = x]

k-1, y, x {z}k, z return({y::x}z)

Angreifer kann …

• Systemteile kontrollieren,
• Vorwissen haben,
• Nachrichten lesen,

löschen, einfügen.

(vgl. [Dolev, Yao 1982])

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Sicherheitsanalyse

Angreiferwissen von oben approximieren: Prädikat knows(E) bedeutet: Angreifer kann E ggf. während Ausführung des Systems lernen. Z.B. für Vertraulichkeit: Für vertrauliche Daten s: überprüfen, ob knows(s) von den vom Modell erzeugten Formeln abgeleitet werden kann.

[ICSE05]

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Logische Axiome

Definiere knows(E) für jedes E im Vorwissen des Angreifers. Definiere Kryptosystem. Z.B.: DecK-1({E}K)=E Für evolvierendes Angreiferwissen: ∀ E1,E2.(knows(E1)∧ knows(E2) ⇒ knows({E1}E2) ∧ knows(DecE2(E1)) ∧ …)

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Interaktionen des Angreifers

Protokoll-Interaktion TR1=(in(msg_in),cond(msg_in),out(msg_out)) gefolgt von TR2 gibt Prädikat PRED(TR1)= ∀ msg_in. [knows(msg_in)∧ cond(msg_in) ⇒knows(msg_out) ∧ PRED(TR2)]

Abstraktion (z.B. von Sender, Empfänger) zwecks Effizienz: findet alle hier betrachteten Angreifer, es gibt aber auch false positives. Forall-Quantifizierung über Iterationszähler.

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Beispiel: TLS Variante

Siehe IEEE Infocom 1999. Ziel: geheime Daten übertragen, mit Sitzungs- schlüssel verschlüsselt.

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Logische Formeln

knows(N)∧ knows(KC)∧ knows(SignKC-1(C::KC)) ∧ ∀ init1,init2,init3.[knows(init1)∧ knows(init2)∧ knows(init3) ∧ snd(Extinit2(init3)) = init2 ⇒ knows({SignKS-1(…)}…)∧ [knows(Sign…)] ∧ ∀ resp1,resp2. […⇒...]]

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Analyse

Überprüfen, ob knows(s) ableitbar (z.B. mit e-Setheo). Überraschung: Ja ! Vertraulichkeit von s nicht bewahrt. Warum ? Prolog-basierter Angriffsgenerator.

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Man-in-the-Middle Angriff

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e-Setheo: Beweis: knows(s) nicht ableitbar. Logik 1. Stufe vollständig (aber auch unentscheidbar).

Korrektur

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Verfeinerung und Modularität

„Verfeinerungsparadox“: Sicherheits- eigenschaften durch manche Verfeinerungsbegriffe nicht bewahrt. Problem: muss jeweils neu verifizieren. Theorem: Unser Begriff der Verfeinerung (vgl. Broy: Focus) bewahrt unsere Sicherheitsanforderunge. Analog: Sicherheitseigenschaften bewahrt durch Komposition von Komponenten (unter gegebenen Voraussetzungen).

[FME01] [Concur01]

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Sicherheits-Schichten

Systemebene oben benutzt Sicherheit von unten.

confidentiality, integrity, server authenticity client authenticity confidentiality, … + client authenticity =

?

Sicherheitseigenschaften additiv ? Theorem: Ja, unter gegebenen Voraussetzungen.

[Safecomp03]

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Analyse: Modell vs. Programm

Modell: + früher (weniger Kosten bei Korrektur) + abstrakter effizienter

• abstrakter Fokus auf bestimmte Angriffe
• Programmierer können Schwachstellen

einfügen

• Codegeneratoren auch (wenn nicht verifiziert)

Programm: + „the real thing“ (das ausgeführt wird) Beides verifizieren (wenn möglich).

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Erfahrungen

Kann Verhaltensmodelle vom Programm generieren (z.B. CFGs). Problem: zu wenig Abstraktion Verständnis und Verifikation schwierig. Annahme: Textuelle Spezifikation gegeben. Dann:

• Schnittstellenspezifikation erstellen
• Sicherheitsanalyse (s.o.)
• Verifizieren, dass Software

Schnittstellenspezifikation erfüllt.

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Modell vs. Implementierung

Implement- ation Implement- ation

.java

Elements of connections Sent and received data „meaning“ „meaning“

compare meaning! Backtrace assignments Defined during model creation Find Has

Abstract model Equal?

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p q g

Schnittstellen Spec: SSL

I) Programmpunkte identifizieren: value (r), receive (p), guard (g), send (q) II) Überprüfen dass Bedingungen umgesetzt. r

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Bedingung g umgesetzt ? a) Runtime Check für g bei q from Diagramm generieren: einfach + effectiv (aber Performanz). b) Testen gegen Checks (aber Verwendung von Krypto). c) Automatische formale lokale Verifikation: Bedingungen zwischen p und q implizieren g (mit automatischem Beweiser).

Bedingungen Prüfen

[ICFEM02] [ASE05,ASE06]

p q g

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msg = Handshake.read(din, certType); session.trustManager.checkServerTrusted (peerCerts,suite.getAuthType()); msg = new Handshake(Handshake.Type.CLIENT_KEY_EXCHANGE, ckex); msg.write (dout, version); p q g try catch

• nly possible way

without throwing exception

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Werk- zeuge

[UML04, FASE05,ICSE06]

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Anwendungen von MBSE

Designs / Implementierung / Konfiguration für

• Biometrie-, smart-card

basierte Identifizierung

• Authentisierung
• Authorisierung (Benutzerberechti-

gungen, z.B. in SAP Systemen) Analyse von Security Policies.

[ICSE07]

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Common Electronic Purse Specifications

Globaler Standard für eGeldbörsen (Visa et al.). Smart card enthält Kontostand, sichert Transaktionen mithilfe Krypto. Formale Analyse von Load und Purchase Protokollen: signifikante Schwachstellen: Kauf- Umleitung, Betrug Ladegerätbetreiber vs. Bank.

[ASE01]

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Schwachstelle I

mln: „Beweis“ für Bank dass Lade- gerät Geld erhielt. Aber: rn geteilt zwischen Bank und Ladegerät.

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Schwachstelle II

rcnt: „Beweis“ für LSAM dass Ladegerät nur mn erhalten. Aber: LSAM kann Validität nicht prüfen.

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Biometrische Authentisierung

Smart card basiertes System. Analysiert parallel zur Entwicklung. Entdeckten drei signifikante Schwachstellen in verschiedenen Versionen (Fehlbedienungszähler umgangen durch löschen / wiederholen von Nachrichten; Smart-card unzureichend authentisiert durch Mischen von Sitzungen).

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Bankanwendung

Sicherheitsanalyse von webbasierter Bankanwendung (“digitaler Formularschrank”). Geschichtete Architektur (SSL Protokoll, darauf Client Authentisierungs-Protokoll) Anforderungen:

• Vertraulichkeit
• Authentisierung

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Einige Verwandte Ansätze

• UML & Security, z.B.:
• D. Basin, R. Breu, R.B. France, K. Stoelen, S.

Houmb, E.B. Fernandez, E. Fernandez, F. Parisi- Presicce, M. Koch, D. Haneberg, … (et al. …)

• Formale Verifikation von Spezifikationen
• Formale Verifikation von Programmen (T. Nipkow,
• G. Snelting, …)
• Kryptoprotokollverifikation auf Programmebene ?
• Secure Software Engineering im Allgemeinen (z.B.
• B. Nuseibeh, M. Jackson, K.-P. Löhr, M. Heisel, …)

Jan Jürjens, Open University: Model-based Security Engineering 32 IT Security

Überblick

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Zusammenfassung

Model-based Security Engineering:

• Formal basierte Sicherheitsanalyse auf

Design Modellen und Quellcode.

• Verwendung von Artifakten, die während des

Software Lebenszyklus entstehen.

– UML Modelle – Java Programme – Konfigurationsdaten (Benutzerberechtigungen)

• Erfolgreiche Anwendungen in Industrie.

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Acknowledgements

Security Requirements @ Open University: Bashar Nuseibeh, Michael Jackson, Charles Haley, T. Thun, A. Bandara, … IT Security @ Software & Systems Engineering, TUM: Guido Wimmel, Gerhard Popp, Johannes Grünbauer, Jorge Fox, Bo Zhang, Thomas Kuhn, Daniel Ratiu. Alumni: Sebastian Höhn (U Freiburg), Pasha Shabalin (TUM), Gianna Ioshpe (TUM/BMW), Bastian Best (TUM/BMW), Ali Sunyaev (TUM), Peter Bartmann (U Augsburg), … Collaborators: Martin Abadi (UCSC), Ruth Breu (U Innsbruck), Robert France et al. (CSU), Siv Houmb (NTNU), Volkmar Lotz (SAP Research), Bran Selic (IBM-Rational), …

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Questions ?

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