The Leakage-Resilience Dilemma

Ward, Bryan C.; Skowyra, Richard; Spensky, Chad; Martin, Jason; Okhravi, Hamed

doi:10.1007/978-3-030-29959-0_5

Cited by 8 publications

(4 citation statements)

References 41 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Furthermore, comparing to timebased continuous re-randomization techniques such as Shuffler [88] and CodeArmor [29] which almost always maintain two copies of code, MARDU's memory saving for libc is ≈1-1.2 GB. Backes et al [22] and Ward et al [85] also highlighted the code sharing problem in randomization techniques and reported a similar amount of memory savings by sharing randomized code. Finally, note that the use of shadow stack does not increase runtime memory footprint because MARDU solely relocates return address from the normal stack to the shadow stack.…”

Section: Scalability Evaluationmentioning

confidence: 93%

See 1 more Smart Citation

Making Code Re-randomization Practical with MARDU

Jelesnianski¹,

Yom²,

Min³

et al. 2019

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

Defense techniques such as Data Execution Prevention (DEP) and Address Space Layout Randomization (ASLR) were the early role models preventing primitive code injection and return-oriented programming (ROP) attacks. Notably, these techniques did so in an elegant and utilitarian manner, keeping performance and scalability in the forefront, making them one of the few widely-adopted defense techniques. As code re-use has evolved in complexity from JIT-ROP, to BROP and data-only attacks, defense techniques seem to have tunneled on defending at all costs, losing-their-way in pragmatic defense design. Some fail to provide comprehensive coverage, being too narrow in scope, while others provide unrealistic overheads leaving users willing to take their chances to maintain performance expectations.We present MARDU, an on-demand system-wide rerandomization technique that improves re-randomization and refocuses efforts to simultaneously embrace key characteristics of defense techniques: security, performance, and scalability. Our code sharing with diversification is achieved by implementing reactive and scalable, rather than continuous or one-time diversification while the use of hardware supported eXecute-only Memory (XoM) and shadow stack prevent memory disclosure; entwining and enabling code sharing further minimizes needed tracking, patching costs, and memory overhead. MARDU's evaluation shows performance and scalability to have low average overhead in both compute-intensive (5.5% on SPEC) and real-world applications (4.4% on NGINX). With this design, MARDU demonstrates that strong and scalable security guarantees are possible to achieve at a practical cost to encourage deployment.

show abstract

Section: Scalability Evaluationmentioning

confidence: 93%

“…Particularly, in techniques directly using code address [25] or code offset [29], p+o could be even a ROP gadget in f() if the attacker knows the gadgets offset o beforehand. Ward et al [85] has recently demonstrated that this attack is possible against TASR.…”

Section: Attacks Against Continuous Re-randomizationmentioning

confidence: 96%

Making Code Re-randomization Practical with MARDU

Jelesnianski¹,

Yom²,

Min³

et al. 2019

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…For example, there may be no gadgets to load function arguments passed through registers. Ward et al [65] proposed a method that allows using gadgets from dynamically linked libraries, whose base addresses are randomized. It is assumed that the base address of the vulnerable executable file is not therewith randomized.…”

Section: Using Gadgets From a Randomized Librarymentioning

confidence: 99%

“…If necessary, gadget parameters are subject to the same changes. When building chains, the authors, by analogy with the work of Ward et al [65], are limited to a memory paragraph with respect to pointers located on program stack. This forces them also to use gadgets ending in call instructions.…”

mentioning

confidence: 99%

Survey of methods for automated code-reuse exploit generation.

Вишняков¹,

Нурмухаметов²

2019

Proceedings of ISP RAS

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. В работе приводится обзор существующих методов и инструментов автоматизированной генерации эксплойтов повторного использования кода. Такие эксплойты используют код, уже содержащийся в уязвимом приложении. Подход повторного использования кода (например, возвратно-ориентированное программирование) позволяет эксплуатировать уязвимости программного обеспечения при наличии защитного механизма операционной системы, который запрещает исполнение кода страниц памяти, помеченных в качестве данных. В статье дается определение базовых понятий таких, как гаджет, фрейм гаджета, каталог гаджетов. Кроме того, показывается, что гаджет по своей сути является инструкцией, а их набор задает некоторую виртуальную машину. Задача создания эксплойта сводится к задаче генерации кода для такой виртуальной машины. Набор команд виртуальной машины задается исполняемым кодом конкретной программы. В работе приводится обзор методов поиска гаджетов и определения их семантики (формирования каталога гаджетов). Они позволяют получить набор команд виртуальной машины. Если набор гаджетов в каталоге полон по Тьюрингу, то гаджеты из каталога можно использовать в качестве набора команд целевой архитектуры компилятора. Однако в каталоге гаджетов для конкретного приложения могут отсутствовать некоторые инструкции, поэтому в литературе было предложено несколько способов для замены отсутствующих инструкций несколькими гаджетами. Связывание гаджетов в цепочки может происходить как поиском гаджетов по шаблонам, задаваемым регулярными выражениями, так и с учетом семантики гаджета. Более того, существуют подходы конструирования ROP цепочек с использованием генетических алгоритмов, а также методы с использованием SMT-решателей. В статье проводится сравнение инструментов с открытым исходным кодом. Мы предлагаем тестовую систему rop-benchmark, с помощью которой была проведена экспериментальная проверка работоспособности генерируемых инструментами цепочек на специально сформированном наборе тестов.

show abstract

Moving Target Defense

Okhravi

2022

Encyclopedia of Cryptography, Security and Privacy

View full text Add to dashboard Cite

The Leakage-Resilience Dilemma

Cited by 8 publications

References 41 publications

Making Code Re-randomization Practical with MARDU

Making Code Re-randomization Practical with MARDU

Survey of methods for automated code-reuse exploit generation.

Moving Target Defense

Contact Info

Product

Resources

About