WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

ДИАСАМИДЗЕ СВЕТЛАНА ВЛАДИМИРОВНА

МЕТОД ВЫЯВЛЕНИЯ НЕДЕКЛАРИРОВАННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОГРАММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТРУКТУРИРОВАННЫХ МЕТРИК СЛОЖНОСТИ

05.13.19 – МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Петербургский государственный университет путей сообщения» на кафедре «Информатика и информационная безопасность».

Научный доктор технических наук, профессор руководитель: Еремеев Михаил Алексеевич Официальные доктор технических наук, профессор оппоненты: Кустов Владимир Николаевич, генеральный директор ООО «Удостоверяющий центр Газинформсервис» кандидат технических наук, доцент Платонов Владимир Владимирович, профессор кафедры информационной безопасности компьютерных систем ФГБОУ ВПО «СПбГПУ»

Ведущая организация: Федеральное государственное унитарное предприятие «

ЗащитаИнфоТранс».

Защита диссертации состоится «25» декабря 2012 г. в 13.30 часов на заседании диссертационного совета Д 218.008.06 на базе Петербургского государственного университета путей сообщения по адресу: 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 9, ауд. 1-217.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Петербургского государственного университета путей сообщения.

Автореферат разослан «23» ноября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, профессор Кудряшов Владимир Александрович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования Угрозы информационной безопасности, как указано в Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года, предотвращаются за счет совершенствования безопасности функционирования информационных и телекоммуникационных систем критически важных объектов инфраструктуры и объектов повышенной опасности в Российской Федерации, повышения уровня защищенности корпоративных и индивидуальных информационных систем. Также, на основании документа ФСТЭК России от 18.05.2007 г. «Общие требования по обеспечению безопасности информации в ключевых системах информационной инфраструктуры» система управления железнодорожным транспортом определяется как ключевая система информационной инфраструктуры. Это, в свою очередь, определяет информационно-управляющие и автоматизированные системы, программные и программно-технические комплексы инфраструктуры железнодорожного транспорта и железнодорожного подвижного состава, в том числе и высокоскоростного, как системы управления критически важными объектами или технологическими процессами. Таким образом, для данных систем на железнодорожном транспорте выдвигаются усиленные требования к обеспечению информационной безопасности и защите информации.

Важную роль при обеспечении функциональной и информационной безопасности информационно-управляющих и автоматизированных систем играют верификация и подтверждение соответствия (сертификация и декларирование) программных средств (ПС) и программно-технических комплексов. Вопросам общей теории верификации, оценки подтверждения соответствия, выбору и оцениванию характеристик качества и безопасности ПС посвящены работы ряда отечественных и зарубежных специалистов:

В. В. Липаева, А. А. Корниенко, М. А. Еремеева, А. Г. Ломако, И. Б.

Шубинского, В. В. Кулямина, Д. В. Богданова, В. В. Фильчакова, Г. Майерса, Б.

Боэма, Ч. Хоара, Э. Дейкстры и др. Вопросы построения и применения метрической теории программ к проблеме верификации ПС рассматривают в своих работах М. Холстед, У. Хансен, Дж. Майерс, Т. Мак-Кейб, З. Чен и другие авторы. Оценивание трудоемкости проектирования и качества разработки программ с использованием метрик сложности проводится с помощью специализированных ПС, разрабатываемых компаниями Abraxas Software, IBM, M Squared Technologies, MathWorks, McCabe Software, Microsoft, NDepend, OOO "PVS", Parasoft, Programming Research (PRQA), Rational Software, Scientific Toolworks, SonarSource и др.

Существующие процедуры и методы подтверждения соответствия ПС по требованиям безопасности информации обладают следующими недостатками:

• значительная вычислительная сложность процедур статического и динамического анализа, что является особенно актуальным для архитектурно и функционально сложных информационных систем, и, как следствие большая трудоемкость работы эксперта;

• недостаточность предписанных нормативными документами проверок, непосредственно связанных с безопасностью ПС;

• неопределенность действий экспертов и достоверности получаемых результатов при отсутствии точно декларированных способов проведения некоторых предписанных проверок;

• сложность проведения испытаний в отсутствие исходных текстов программ.

Таким образом, выявлена проблемная ситуация, определяемая как противоречие между необходимостью обеспечения требуемого уровня качества и безопасности ПС и недостаточностью существующих методов и инструментальных средств подтверждения соответствия программ по требованиям безопасности информации, в частности, при контроле отсутствия недекларированных возможностей (НДВ). Задачи совершенствования процедур, методов и инструментальных средств контроля отсутствия НДВ для повышения полноты и сокращения времени выявления НДВ программ являются актуальными в области подтверждения и оценки соответствия ПС по требованиям безопасности информации.

Объект диссертационного исследования – программные средства при их верификации, подтверждении соответствия по требованиям безопасности информации и анализе защищенности.

Предмет диссертационного исследования – контроль наличия/отсутствия НДВ программных средств с использованием метрического анализа.

Цель диссертационного исследования – повышение полноты и сокращение временных затрат на проведение испытаний при контроле наличия/отсутствия НДВ программных средств.

Научная задача исследования состоит в разработке научнометодического обеспечения выявления НДВ программных средств на основе анализа семантик, структуризации моделей представления программ и оценивающих их метрик сложности.

Достижение поставленной цели и решение научной задачи требует решения следующих частных задач:

• системный анализ проблемных вопросов верификации и подтверждения соответствия ПС по требованиям качества и безопасности информации на железнодорожном транспорте;

• обоснование структурированных формальных моделей представления программных средств и оценивающих их метрик сложности;

• разработка метода выявления НДВ программных средств на основе структурированных метрик сложности;

• разработка и обоснование методики выявления НДВ программных средств на основе структурированных метрик топологической и информационной сложности и разработка практических рекомендаций по использованию метрического анализа при испытаниях на отсутствие НДВ.

Методы исследования: системный анализ, теория верификации ПС, формальная логика, аппарат алгебры Янова, методы программометрии.

Теоретическая основа и методологическая база исследования: труды отечественных и зарубежных ученых в области формальной верификации, оценки соответствия программных средств и программометрии, стандарты в области информационных технологий и информационной безопасности.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

• метод выявления дефектов, подобных НДВ, в программных средствах с использованием модели программы в виде схемы Янова и совокупности структурированных метрик сложности;

• методика выявления НДВ программных средств в дизассемблированном коде с использованием структурированных метрик топологической и информационной сложности;

• предложения по построению подсистемы метрического анализа и ее реализации в системе формальной верификации и выявления НДВ программных средств.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложен подход к выявлению НДВ, базирующийся на анализе формальных семантик, вычислительных структур и свойств программ, структуризации моделей представления программы и оценивающих их метрик сложности;

• разработан метод выявления дефектов, подобных НДВ, основанный на формировании метрического базиса в виде структурированных метрик топологической и информационной сложности, приведении управляющего графа программы к каноническому представлению схемы Янова и продуктивной структуре, построении системы критериев метрического оценивания безопасности функциональных объектов (участков программного кода) на базе результатов экспериментальных исследований;

• разработана методика выявления НДВ программ в дизассемблированном коде с использованием структурированных метрик топологической и информационной сложности и включением подсистем метрического анализа на этапах лексико-синтаксического и структурносемантического статического анализа.

Достоверность полученных научных результатов определяется корректным применением методов исследования, внедрением результатов диссертационных исследований в организациях, испытательных лабораториях и их апробацией на научно-практических конференциях, выполненными экспериментальными исследованиями, сопоставлением результатов теоретических и экспериментальных исследований, выполненных автором диссертации и содержащихся в трудах других ученых, опубликованных в официальных источниках.

Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности повышения полноты выявления НДВ и сокращении временных затрат при проведении испытаний при контроле отсутствия НДВ ПС за счет использования разработанных метода и методики выявления НДВ программ в дизассемблированном коде с использованием структурированных метрик топологической и информационной сложности. В результате применения результатов исследования затраты времени на проведение статического анализа программного средства экспертом сократились в 1,5 – 2 раза.

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационных исследований внедрены в следующих организациях:

• ФГБОУ ВПО ПГУПС;

• ООО «ЦБИ»;

• ФГУП «ЗащитаИнфоТранс».

Апробация работы. Основные результаты исследований излагались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Информатика и информационная безопасность» ПГУПС, а также на международной научно-практической конференции «Инфотранс-2007, 2008» (Санкт-Петербург, ПГУПС), на VI международной научно-практической конференции «ТелекомТранс–2008» (Ростов-на-Дону, РГУПС), на III российской конференции с международным участием «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» (Москва, Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2012), на международной научно-практической конференции «Интеллектуальные системы на транспорте» (Санкт-Петербург, ПГУПС, 2011, 2012).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 10 статей, 3 из которых – в журналах, рекомендуемых ВАК, 5 – в материалах общероссийских, межрегиональных и международных конференций, выпущено 1 учебное пособие, материалы исследования использованы в 2 научно-исследовательских работах, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура диссертации. Диссертация включает введение, четыре главы, заключение, список использованных источников. Общий объем диссертации – 161 с., из которых основного текста – 139 с. Библиографический список содержит 84 наименования. Основной текст диссертации включает 15 рисунков и 9 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности темы исследования, формулировку цели и задач исследования, научные результаты, выносимые на защиту, сведения об опубликовании и апробации результатов исследования, краткое содержание глав диссертации.

В первой главе проводится системный анализ проблемных вопросов верификации и подтверждения соответствия ПС по требованиям качества и безопасности информации на железнодорожном транспорте. Выполняется анализ критериального аппарата, задаваемого стандартами. Приводится общая характеристика методов исследования программ, их верификации и выявления НДВ. Проводится анализ возможностей использования метрик сложности для задач формальной верификации и выявления НДВ программ.

В частности, отмечено, что в настоящее время в связи с комплексным характером требований к качеству и информационной безопасности информационно-управляющих и автоматизированных систем, подтверждение соответствия (сертификация и декларирование) ПС на железнодорожном транспорте осуществляется на добровольной основе в двух основных системах сертификации:

• по требованиям качества – в Системе сертификации на железнодорожном транспорте. В качестве основы для проведения испытаний используется одна из двух систем показателей качества ПС, базирующихся, соответственно, на критериальном аппарате ГОСТ 28195-89 «Оценка качества программных средств. Общие положения» и ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93 «Информационная технология. Оценка программной продукции. Характеристика качества и руководства по их применению».

• по требованиям безопасности информации – в Системе сертификации средств защиты информации по требованиям безопасности информации. Для ПС железнодорожного транспорта преимущественно применяется сертификация по контролю отсутствия НДВ в соответствии с руководящим документом Гостехкомиссии (ФСТЭК) России «Защита от несанкционированного доступа к информации. Часть 1. Программное обеспечение средств защиты информации.

Классификация по уровню контроля отсутствия недекларированных возможностей».

Процесс контроля наличия/отсутствия НДВ в исследуемом ПС включает в себя два основных этапа испытаний: статический анализ исходных текстов и динамический анализ ПС. Полный процесс статического анализа ПС включает в себя три основных вида исследования исходных текстов программы:

1. Лексический анализ, заключающийся в поиске лексем.

2. Синтаксический анализ, предполагающий поиск, распознавание и классификацию синтаксических структур НДВ, а также построение структурноалгоритмической модели самой программы.

3. Семантический анализ, заключающийся в поиске НДВ на основе способов и методов организации виртуальных сред, хранящихся в базе данных и знаний.

В результате проведения статического и динамического анализа в исследуемом ПС с помощью автоматизированных средств формируется перечень потенциальных НДВ, т.е. фрагментов программного кода (программных конструкций), для которых получены неудовлетворительные результаты соответствия правилам программирования, алгоритмизации и заявленной функциональности ПС. По окончании проведения анализа ПС экспертом выполняется сравнение результатов статического и динамического анализа, анализ и обработка полученных данных с целью принятия решения по каждой выявленной потенциально опасной конструкции.

Проведённые исследования показали недостаточность существующих процедур подтверждения соответствия, в связи с чем показана необходимость использования метрик сложности для оценки соответствия программ требованиям качества и безопасности, в том числе выявления НДВ. Определены цели проведения диссертационного исследования, общая и частные задачи исследования.

Вторая глава посвящена анализу формальных семантик и структуризации моделей представления программ и оценивающих их метрик сложности.

Проводится анализ трактовок и подходов к формальному описанию семантики языков программирования. Осуществляется выбор моделей представления программ на основе структуризации семантик. Выполняется построение логической модели программы с использованием граф-ориентированных схем Янова.

Формальное описание семантики языков программирования в настоящее время базируется на трех основных подходах: операционном; аксиоматическом, основанном на использовании аксиоматического метода или пропозиционной семантики; денотационном (функциональном подходе или подходе, основанном на математической семантике).

Наиболее подходящими для решения поставленной научной задачи представляются денотационный и аксиоматический подходы с использованием соответствующих методов доказательного и верификационного исследования.

Эти подходы позволяют рассматривать концепцию упорядоченных семантик, что делает возможным обосновать ряд структурированных моделей представления программы и соответствующих им структурированных групп метрик сложности и, в конечном итоге, осуществить выбор метрического базиса для оценивания информационной безопасности программ. Денотационный подход с использованием методов доказательного исследования и построения адекватных моделей программ позволяет анализировать правильность вычислительных структур, что позволит выявлять ряд дефектов, НДВ и программных закладок при статическом анализе программы с использованием метрик сложности. Этот анализ осуществляется на основании языка структур, свойственного любой программе. Аксиоматическая трактовка дает возможность установления соответствия (верификации) свойств вычислимости исследуемой и «эталонной» программ.

Таким образом, для выявления дефектов и НДВ были определены две базовые модели представления программ в соответствии с рассмотренными трактовками семантики программ:

• Формальная модель языка вычислительных структур, задаваемая грамматикой, которая однозначно определяет структуру каждой цепочки языка программирования, а также всей программы в целом. Такая модель позволяет проводить синтаксический и лексический анализ правильности структур программ, включая возможную их метрическую оценку.

• Формальная модель логических свойств вычислений, задаваемая продукционными системами, на основании которой можно сделать вывод о корректности свойств вычислимости.

F S A F n +P F Рисунок 1 – Структурированные формальные модели представления программы Основой для разработки этих двух формальных моделей и проводимого в дальнейшем статического анализа, включая и метрический анализ программы, с целью выявления дефектов и НДВ, является ее управляющий граф Г(В, Д), где В={bi} – множество вершин (линейных участков программы), а Д{В х В} – множество дуг (связей по управлению).

В качестве исходной модели для метрического анализа обоснована логическая модель представления программ на основе управляющего графа, построенная с использованием граф-ориентированных схем Ю. И. Янова и их дальнейшей канонизации. Исследована логическая модель программы в виде схем Янова, которая позволяет контролировать наличие/отсутствие соответствующих дефектов, в том числе НДВ программ, за счет выявления неправильных вычислительных структур и некорректных свойств вычислимости.

При структуризации метрик сложности и формировании метрического базиса для оценивания безопасности программ необходимо связать модель программы, выбранную на основе анализа и упорядочения семантик, и совокупность метрик, характеризующих вычислительную структуру контролируемых программ и свойства вычислимости. Такое сопоставление на данном этапе проведено из эвристических соображений, исходя из смыслового содержания метрик топологической и информационной сложности и предположений об их «чувствительности» к дефектам программного кода, в основе которых лежат топологические характеристики граф-модели программы, а также структуры и модели данных.

Третья глава посвящена разработке метода выявления дефектов, подобных НДВ, с использованием структурированных метрик сложности.

Сущность метода состоит в формировании метрического базиса как совокупности структурированных метрик топологической и информационной сложности, соотнесенных с конструкциями языка ассемблер; последующем их ранжировании путем экспертного оценивания; приведении логической модели программы к продуктивной структуре, построенной на основе канонического представления схем Янова; экспериментальном определении «чувствительности» и корреляции выбранных компонент метрического базиса к изменениям программного кода, и, на этой базе, разработке системы критериев оценивания безопасности функциональных объектов (участков программного кода).

Для универсализации разработанного метода в качестве исходных данных рассматривается дизассемблированный код программы. На практике при подтверждении соответствия исходные тексты программ могут отсутствовать, что предполагает проведение статического анализа дизассемблированного кода программ. В связи с этим оценивание безопасности программ на уровне дизассемблированного кода является наиболее универсальным, поскольку может проводиться как при наличии исходных текстов программ, так и в их отсутствие.

Исходя из смыслового содержания, в качестве метрического базиса выбрана совокупность метрик топологической и информационной сложности, представленная в табл. 1.

Таблица 1. Метрический базис Метрический базис структуры программы Показа- Конструкции языка Метрика тель ассемблер Последовательность Метрика Джилба m* Последовательностей f * = NSV /(Lloop + Lif + Lsub) где Lloop - число операторов цикла;

Lif - число операторов условного перехода;

Lsub- число связей между подпрограммами.

Последовательность Метрика Чена mРазветвлений M (G) = (n(G), N,Q0) где n(G) - цикломатическое число;

N - число операторов; Q0 - число пересечений Последовательность Метрика Вудворда mЦиклов Узловая мера (число узлов передач управления) Y(X) Разветвление Метрика Пивоварского mПоследовательностей N(G) =V*(G)+ P i i где V*(G) - модифицированная цикломатическая сложность;

Pi - глубина вложенности i-ой предикатной вершины Разветвление Метрика точек пересечения mРазветвлений Точка пересечения дуг появляется, если min(a,b) < min(p,q) < max(a,b) & max(p,q) > max(a,b) | min(a,b) < max(p,q) < max(a,b) & min(p,q) < min(a,b) где а, b – вершины графа.

Разветвление Циклов Функциональная метрика Харрисона-Мейджела m - сумма приведенных сложностей всех f * = Nc1 / fвершин управляющего графа;

- отношение числа вершин графа к f1 = c функциональному числу Цикл Метрика регулярных выражений mПоследовательностей P(G) = N + L + k где N - число операндов; L - число операторов;

k - число скобок в регулярном выражении управляющего графа программы Цикл Разветвлений Метрика Пратта mМера сложности, удовлетворяющая следующим условиям:

1. Мера сложности простого оператора = 1.

n 2.

M ({F1, F2,...Fn}) = (Fi ) M i=3. M(IF_P_THEN_F1_ELSE_F2)=2_MAX(M(F1),M(F2)) 4. M(WHILE_P_DO_F)=2M(F) Цикл Циклов Метрика Мак-Клура mM (P) = fp * X (P) + gp *Y (P) где fp и gp - соответственно число модулей, непосредственно предшествующих и следующих за модулем P;

X(P) - сложность обращения к модулю P;

Y(P) - сложность управления вызовом из модуля P других модулей Метрический базис информационной сложности программ Показа- Свойства программы Метрика тель Метрики размера программы mn =n1+ n2 – словарь программы, n1, n2 – количество уникальных операторов и операндов программы;

N= N1+N2 - длина программы, N1, N2 - общее число операторов и операндов в программе;

N*= n1log2n1 +n2log2n2 – теоретическая длина программы.

Информационная энтропия mn H (x) = - p (i)log2 p(i) i=где n - число состояний системы;

р(i) - вероятность перехода системы в i-е состояние.

Интеллектуальное содержание mЭквивалентность I = V L где V - объем программы;

Частичная 2 nэквивалентность – уровень реализации программы L = n1 NМетрика Чепина mQ = P + 2M + 3C + 0,5T где Р – вводимые переменные;

М – модифицируемые или создаваемые внутри программы переменные;

C – управляющие переменные;

Т - не используемые переменные.

Метрика спена mn SPср = – среднее от числа утверждений, SPi n i=содержащих каждый конкретный идентификатор На основе экспертного оценивания с использованием правил комбинирования теории свидетельств были получены обобщенные весовые коэффициенты метрик сложности, составляющих выбранный метрической базис, и проведено их ранжирование:

{m1, m5, m10, m12}f {m2, m3, m4, m6, m9}f {m7, m8, m11, m13, m14} (1) Наиболее предпочтительными являются метрические характеристики длины текста по Холстеду, метрики Джилба и точек пересечения, а также метрика интеллектуального содержания.

Был проведен ряд экспериментов, в которых были исследованы простых и сложных программ и рассчитаны их метрические характеристики, при этом помимо абсолютных значений метрик и коэффициентов их корреляции с программными искажениями оценивались относительные отклонения по участкам кода (функциональным объектам), математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение в рамках исследуемой программы.

Полученные данные использованы для формирования критериев распознавания признаков дефектов программ, подобных НДВ, и подготовки рекомендаций по их устранению.

Проведенные экспериментальные исследования выбранных метрик сложности при наличии в программе искажений показали высокий уровень их корреляции с общим количеством дефектов (коэффициент корреляции колеблется в диапазоне 0,93 – 0,97), но недостаточную «чувствительность» к конкретным дефектам – программным закладкам. Для выявления программных закладок требуется предварительно устранить большую часть дефектов, не относящихся к НДВ, что возможно при преобразовании управляющего графа программы в продуктивную структуру, построенную на основе канонического представления схем Янова.

Представление программы в виде логической схемы Янова позволяет явным образом выявлять часть дефектов программы, выражающихся, в первую очередь, зацикливанием, избыточностью и нарушением свойств принятой программной структуры. Строгая формализация эквивалентных преобразований логических структур и распознавания эквивалентности алгебры Янова служит механизмом доказательства структурной корректности программных модулей и облегчает алгоритмизацию и автоматизацию универсальных процедур исследования. Обобщенная схема процесса представлена на рис. 2.

Рисунок 2 – Алгоритм приведения программы к продуктивной структуре на основе канонического представления схем Янова На основе полученных экспериментальных данных были сформулированы критерии для классификации выявленных дефектов как подобных НДВ и программных закладок. Это следующая совокупность критериев:

1) характер относительных изменений между отдельными функциональными объектами (ФО) и ПС в целом метрик информационной сложности: теоретической и реальной длины программы, метрики интеллектуального содержания и ее составляющих, в частности, уровня реализации программы;

2) превышение для метрик Джилба и точек пересечения усредненного по ФО значения отношений среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию, рассчитанных для всех ФО, некоторых граничных значений, установленных экспериментально.

Принцип применения первого критерия иллюстрируется рис. 3, где представлены изменения словаря программы, уровня реализации программы и ее интеллектуального содержания в зависимости от модификации программы путем внедрения программных закладок.

Рисунок 3 – Изменения значений метрик информационной сложности при наличии программных закладок Экспериментально были определены граничные значения в соответствии со вторым критерием. Для этого для всех ФО было рассчитано отношение среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию метрик Джилба и точек пересечения на двух этапах исследования программы: сразу после дизассемблирования исполняемого файла и после «очистки» программы путем приведения управляющего графа к продуктивной структуре на базе канонического вида схемы Янова. Тогда условие классификации выявленных дефектов как подобных НДВ и программных закладок определяется по формуле:

3i kгр, где i = 1, 5 (2) i mi Граничные значения kгрi для метрик Джилба и точек пересечения зависят от сечений, в которых они рассчитываются. Для «очищенных» или свободных от дефектов программ экспериментально были получены следующие «жесткие» граничные значения: kгр1 = 0,07; kгр5 = 0,005. С ростом количества исследованных программ и объема статистических данных эти граничные значения могут уточняться.

Дополнительным критерием может служить следующее отношение:

( / mi )продуктивн i 1 (3) ( / mi )дизассембл i На практике это соотношение больше единицы и показывает степень «очищения» программы от простейших дефектов.

В четвертой главе разработана методика выявления НДВ программ, определены место и роль метрических оценок в системе статического анализа программных средств. Представлены практические рекомендации по использованию метрик сложности в процедурах подтверждения соответствия программных средств по требованиям качества и информационной безопасности. Также в этой главе представлены результаты экспериментов по оценке разработанного метода верификации с точки зрения оперативности и полноты выявления НДВ.

Расчет метрических Анализ исходных показателей ПО и его данных функциональных объектов Дизассемблирование Применение критериев исполняемого файла и решающих правил Построение ДА НЕТ Обнаружены управляющего графа дефекты, подобные программы НДВ 4 Приведение к Формирование отчетов канонической о выявленных продуктивной схеме дефектах Янова Анализ отчетов и принятие решения экспертом Рисунок 4 – Основные этапы методики выявления НДВ в исполняемом коде программы с использованием метрического анализа Для повышения эффективности статического анализа программ в рамках сертификации по контролю отсутствия НДВ по 1 – 3 уровню контроля и построения автоматизированных инструментальных средств для задач сертификации ПС по требованиям безопасности информации, предлагается объединить качественные и количественные показатели статического анализа путем расчета метрик оценки программного средства, получения метрической оценки управляющего графа и каждой функции. Исходя из построенного ранее метрического базиса, связанного с логическими моделями структуры и свойств вычислимости программы, предлагается ввести подсистему метрической оценки на этапах проведения лексического синтаксического анализа и структурносемантического анализа испытываемого программного средства.

Методика выявления НДВ программ с использованием структурированных метрик, разработанная на основе описанного метода и учитывающая предложения по реализации подсистемы метрических оценок при проведении статического анализа программ, показана на рисунке 4.

В ходе исследования для оценки временной эффективности испытаний при контроле отсутствия НДВ программных средств за счет использования предлагаемой совокупности метрик сложности был использован прототип программной реализации подсистемы метрического анализа. С его помощью проведены испытания 14 программных проектов разного объема с целью оценки оперативности и полноты выявления НДВ при использовании разработанного метода в автоматизированном режиме. В табл. 2 представлены данные по затраченному в среднем времени экспертом для проведения статического анализа испытываемых программных средств, анализа и обработки результатов.

Таблица 2. Среднее время проведения испытаний экспертом.

Объем исполняемого ПС Среднее время проведения До 100 100 Кб – 10 Мб – испытаний Кб 10 Мб 100 Мб Стандартными инструментальными 120 час 280 час 480 час средствами Инструментальными средствами с 80 час 160 час 200 час применением метрического анализа Согласно выполненным расчетам, затраты времени на проведение статического анализа программного средства экспертом сократились в 1,5 – раза за счет более четкой локализации участков кода, являющихся подозрительными на НДВ. Также при этом достигнута большие полнота и достоверность выявления НДВ за счет вычисления значений метрик сложности для соответствующих участков кода и оценивания отклонений значений метрик на основе предложенной системы критериев.

В заключении сформулированы основные результаты работы, определены рекомендации по их внедрению. Сделан вывод о выполнении поставленных задач и достижении цели исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Выполнен анализ объекта исследования и современных методов исследования программ, верификации и выявления НДВ программных средств.

Проанализированы нормативная база, критериальный аппарат и методы подтверждения соответствия программных средств по требованиям безопасности информации, и выявлены их основные недостатки: значительная вычислительная сложность процедур статического и динамического анализа, недостаточность декларированных способов проведения некоторых предписанных проверок, сложность проведения испытаний в отсутствие исходных текстов программ.

2. Предложен и обоснован подход к выявлению дефектов программ, подобных НДВ, базирующийся на анализе формальных семантик, вычислительных структур и свойств программ, структуризации моделей представления программы и оценивающих их метрик сложности.

3. Разработан метод выявления дефектов, подобных НДВ, в программных средствах, основанный на формировании метрического базиса в виде структурированных метрик топологической и информационной сложности, приведении управляющего графа программы к каноническому представлению схемы Янова и продуктивной структуре, построении системы критериев метрического оценивания безопасности функциональных объектов (участков программного кода) на базе результатов экспериментальных исследований.

4. Разработана методика выявления НДВ программ в дизассемблированном коде с использованием структурированных метрик топологической и информационной сложности и включением подсистем метрического анализа на этапах лексико-синтаксического и структурносемантического статического анализа.

5. Описаны принципы построения и функционирования программной реализации подсистемы метрического анализа. Даны практические рекомендации по ее применению в системе формальной верификации и выявления НДВ программных средств, в том числе и для использования в работе испытательной лаборатории.

6. Проведено исследование оперативности и полноты выявления НДВ на этапе статического анализа с использованием подсистемы метрического анализа. Показано, что оперативность и полнота выявления НДВ повышается в 1,5 – 2 раза.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России 1. Диасамидзе С.В. Метод и методика выявления недекларированных возможностей программ с использованием структурированных метрик сложности // Известия Петербургского университета путей сообщения. - СПб:

ПГУПС, 2012. – Вып. 3 (32). - С. 29 – 36.

2. Диасамидзе С.В. Принцип сертификационных испытаний программных средств // Автоматика, связь, информатика. – 2009, № 7. – С. 29 – 30.

3. Диасамидзе С.В. Проблемы сертификационных испытаний программных средств связи. // Автоматика, связь, информатика. – 2009, № 2. – С. 31 – 32.

Публикации, не входящие в перечень, рекомендованный ВАК Минобрнауки России 4. Диасамидзе С.В., Новиков В.А., Платонов А.А. Использование метрик сложности для оценивания качества программ // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: Доклады двенадцатой международной научнопрактической конференции «Инфотранс-2007». - СПб.: ПГУПС, 2008. – С. 70 – 72.

5. Корниенко А.А., Диасамидзе С.В. Использование метрик сложности для распознавания недекларированных возможностей и оценивания качества программного обеспечения // Телекоммуникационные, информационные и логистические технологии на транспорте России: Сборник докладов четвертой международной научно-практической конференции «ТелекомТранс-2008». – Ростов н/Д.: РГУПС, 2008. - С. 74 – 78.

6. Корниенко А.А., Диасамидзе С.В. Оценка недекларированных возможностей и качества программного обеспечения // «Ведомственные и корпоративные сети и системы». – 2008, № 3. – С. 157 – 160.

7. Диасамидзе С.В. Комплексные сертификационные испытания программных средств по требованиям качества и безопасности информации // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: Доклады тринадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс2008». - СПб.: ПГУПС, 2008. - С. 127 – 131.

8. Schbe Hendrik, Тsyper Alexander, Корниенко А.А., Диасамидзе С.В.

Сертификация программного обеспечения согласно европейским и российским стандартам безопасности для железнодорожных систем – сравнение // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы I международной научнопрактической конференции «ИнтеллектТранс-2011». - СПб.: ПГУПС, 2011. - С.

42 – 56.

9. Диасамидзе С.В. Использование метрик сложности для логической оценки качества разработки программных средств // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы I международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2011». - СПб.: ПГУПС, 2011. - С. 130 – 134.

10. Корниенко А.А., Глухарев М.Л., Диасамидзе С.В., Захарченко С.С., Поляничко М.А. Методологические аспекты оценки и подтверждения соответствия и формальной верификации программных средств железнодорожного транспорта по требованиям качества и информационной безопасности // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы II международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2012». - СПб.: ПГУПС, 2012. - С. 407 – 421.

Подписано к печати 20.11.2012 г. Печ.л. 1,Печать – ризография. Бумага для множит. апп. Формат 60х84 1/Тираж 100 экз.

ПГУПС 190031, г. С-Петербург, Московский пр.,







© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.