代码分析平台CodeQL学习手记（十）

代码分析平台CodeQL入门（一）

代码分析平台CodeQL学习手记（二）

代码分析平台CodeQL学习手记（三）

代码分析平台CodeQL学习手记（四）

代码分析平台CodeQL学习手记（五）

代码分析平台CodeQL学习手记（六）

代码分析平台CodeQL学习手记（七）

代码分析平台CodeQL学习手记（八）

代码分析平台CodeQL学习手记（九）

前面的文章中，我们为读者简单介绍了如何利用查询控制台分析Python代码，以及用于分析Python代码的CodeQL库。在本文中，我们将为读者深入介绍如何利用CodeQL提供的标准类来分析Python项目中的函数、语句、表达式和控制流。

函数分析

在前面的文章中，我们简单的介绍了一下标准的CodeQL类Function，下面，我们开始通过示例进行深入的讲解。

查找所有名为“get …”的函数

在这个例子中，我们要找出程序中的所有“getter”函数。众所周知，对于刚刚从Java语言转换到Python语言的程序员来说，往往会习惯性地编写getter和setter方法，而不是使用属性。有时候，我们可能需要找出这些方法，那该怎么办呢？很简单，利用成员谓词Function.getName()，就能轻松找到数据库中的所有getter函数，具体代码如下所示：

import python
 
from Function f
where f.getName().matches("get%")
select f, "This is a function called get..."

上面的代码并不复杂，其中where f.getName().matches(“get%”)的含义是，这里要找的函数的名称与字符串”get%”匹配；而”get%”表示以get开头的字符串，因为%在这里是一个通配符，表示其他字符。代码的运行结果如下所示：

如图所示，这里找到了大量的其名称以get开头的函数，不过，其中许多函数都不是我们要找的getter函数。

查找所有名为“get …”的方法

为了让查询返回我们真正感兴趣的内容，需要对上面的查询稍作修改。由于这里只对“方法”感兴趣，所以，我们可以通过Function.isMethod()谓词来改进我们的查询代码。

import python
 
from Function f
where f.getName().matches("get%") and f.isMethod()
select f, "This is a method called get..."

上述代码的查询结果如下所示：

我们发现，这里返回的方法的名称都是以“get”开头的，但是，仍然有许多不是要找的目标方法。

查找所有名为“get…”的单行方法

我们可以进一步修改查询，使其只返回函数定义中只有一条语句方法。为此，我们可以通过统计每个方法中的代码行数来做到这一点，具体代码如下所示：

import python
 
from Function f
where f.getName().matches("get%") and f.isMethod()
 and count(f.getAStmt()) = 1
select f, "This function is (probably) a getter."

其中，count(f.getAStmt()) = 1表示函数的定义中只包含一条语句，其他代码非常简单，这里就不多说了。上述代码的运行结果如下所示：

如您所见，这次返回的结果明显减少了，但是，其中的许多方法仍然不是我们要找的getter方法。因此，该查询代码还需做进一步的调整，具体将在后文中详细介绍。

查找针对特定函数的调用

下面，我们要通过Call 和Name这两个类来查找对函数eval的调用，因为这个函数经常会带来安全隐患，具体代码如下所示：

import python
 
from Call call, Name name
where call.getFunc() = name and name.getId() = "eval"
select call, "call to 'eval'."

其中，call.getFunc() = name and name.getId() = “eval”表示调用的函数的名称为eval。此外，Call类表示Python程序中的调用，而谓词getfunc()则用于获取被调用的表达式。而谓词getid()则用于获取名称表达式的标识符(字符串)。上述代码的运行结果如下所示：

由于Python的动态特性，该查询将返回具有eval(…) 形式的所有调用，无论它是否是对内置函数eval的调用。在后文中，我们将介绍如何使用类型推断库来查找对内置函数eval的调用。

上面，我们介绍了如何利用查找满足特定条件的函数和调用，接下来，我们开始介绍如何从语句和表达式的角度来分析Python代码。

语句与表达式分析

语句

对于Python程序来说，大部分的代码都是某种语句的形式出现的。因此，对于Python中各种类型的语句，CodeQL都提供了相应的类来加以表示。

下面是这些类的层次结构：

Stmt类 —— 语句

· Assert类 —— assert语句

· Assign类

* AssignStmt类 —— 赋值语句，如x = y

* ClassDef —— 类定义语句

* FunctionDef —— 函数定义语句

· AugAssign —— 增量赋值(augmented assignment)语句，如x += y

· Break类 —— break语句

· Continue类 —— continue语句

· Delete类 —— del语句

· ExceptStmt类 —— try语句的except部分

· Exec类 —— exec语句

· For类 —— for语句

· Global类 —— global语句

· If类 —— if语句

· ImportStar类 —— from xxx import * 语句

· Import类 —— 其他类型的import语句

· Nonlocal类 —— nonlocal语句

· Pass类 —— pass语句

· Print类 —— print语句(仅限于python 2版本)

· Raise 类 —— raise语句

· Return类 —— return语句

· Try类 —— try语句

· While类 —— while语句

· With类 —— with语句

查找多余的“global”语句

Python中的global语句用于定义全局（模块级别的）变量，否则的话，定义的就是局部变量。但是，在类或函数之外使用global语句则是没有必要的，因为在这些地方定义的变量本身就是全局的。那么，我们如何查找多余的“global”语句呢？具体代码如下所示：

import python
 
from Global g
where g.getScope() instanceof Module
select g

其中，g.getScope() instanceof Module的作用是确保global语句（就是这里的Global g）的作用域为模块，而不是类或函数。上述代码的运行结果如下所示：

如您所见，在我们查找的项目中，并没有找到多余的global语句。

查找具有多余分支的“if”语句

如果if语句的一个分支中只含有pass语句，则可以进一步简化该语句，方法是反转原来的条件，并删除else子句。例如，请看下面的例子：

if cond():
    pass
else:
    do_something

对于上面的if语句来说，就符合进一步简化的条件。为了找出项目中类似的if语句，我们可以使用如下所示的查询代码：

import python
 
from If i, StmtList l
where (l = i.getBody() or l = i.getOrelse())
  and forall(Stmt p | p = l.getAnItem() | p instanceof Pass)
select i

其中，(l = i.getBody() or l = i.getOrelse())的作用是将StmtList l限定为if语句的分支。而forall(Stmt p | p = l.getAnItem() | p instanceof Pass)的作用则是确保l中的所有语句都是pass语句。下面展示的是上述代码返回的一个结果：

表达式

对于Python中各种类型的表达式，CodeQL都提供了相应的类来加以表示。下面是这些类的层次结构：

Expr类 —— 表达式

· Attribute类 —— 属性，如obj.attr

· BinaryExpr类 —— 二进制运算，如x+y

· BoolExpr类 —— 短路逻辑运算（Short circuit logical operations），如x and y, x or y

· Bytes类 —— 字节，如b”x”或（Python 2中的）”x”

· Call类 —— 函数调用，如f(arg)

· Compare类 —— 比较运算，如0<x<10

· Dict类 —— 字典，如{‘A’:2}

· DictComp类 —— 字典推导式，如{k: v for …}

· Ellipsis类 —— 省略号表达式，如…

· GeneratorExp类 —— 生成器表达式

· IfExp类 —— 条件表达式，如x if cond else y

· ImportExpr类 —— 表示导入模块的表达式

· ImportMember类 —— 表示从模块导入某些成员的表达式（from xxx import*语句的一部分）

· Lambda类 —— Lambda表达式

· List类 —— 列表，如[‘a’, ‘b’]

· ListComp类 —— 列表推导式，如[x for …]

· Name类 —— 对变量var的引用

· Num类 —— 数字，如3或4.2

* Floatliteral

* ImaginaryLiteral类

* IntegerLiteral类

· Repr类 —— 反引号表达

· Set类 —— 集合，如{‘a’, ‘b’}

· SetComp类 —— 集合推导式，如{x for …}

· Slice类 ——  切片；如表达式seq[0:1]中的0:1

· Starred类 —— 星号表达式，如y, *x = 1,2,3（仅限于Python 3）

· StrConst类 —— 字符串。 在Python2中，可以是字节或Unicode字符。 在Python3中，只能是Unicode字符。

· Subscript类 —— 下标运算，如seq[index]

· UnaryExpr类 —— 一元运算，如-x

· Unicode类 —— Unicode字符，如u”x”或（Python 3中的）”x”

· Yield类 —— yield表达式

· YieldFrom类 —— yield from表达式（Python 3.3+)

查找使用了“is”的整数或字符串比较运算

Python的实现通常会缓存小整数和由单个字符构成的字符串，这意味着像下面这样的比较运算通常可以正常工作，但这无法保证总是如此——所以，有时候我们可能需要查找这样的比较运算。

x is 10
x is "A"

为了查找类似上面这样的比较运算，我们可以使用如下所示的代码：

import python
 
from Compare cmp, Expr literal
where (literal instanceof StrConst or literal instanceof Num)
  and cmp.getOp(0) instanceof Is and cmp.getComparator(0) = literal
select cmp

其中，cmp.getOp(0) instanceof Is and cmp.getComparator(0) = literal的作用是，检查第一个比较运算符是否为“is”，并且第一个操作数为字面量literal。

另外，需要注意的是，这里必须使用cmp.getOp(0)和cmp.getComparator(0)，而非cmp.getOp()或cmp.getComparator()。之所以这样做，是因为比较表达式中可以有多个运算符。例如，表达式3 < x < 7 中就有两个运算符和两个操作数。使用cmp.getComparator(0)能够读取第一个操作数（在本例中为3），而cmp.getComparator(1)则是用来读取第二个操作数（这里为7）。下图展示的就是上面的查询返回的一个结果：

查找字典中的重复项

如果Python字典中存在重复的键，那么第二个键将覆盖第一个键，这几乎可以肯定是一个代码错误。为此，我们可以通过CodeQL平台提供的类来找出这些重复项，不过，这项工作可能稍微复杂一些，具体代码如下所示：

import python
 
predicate same_key(Expr k1, Expr k2) {
  k1.(Num).getN() = k2.(Num).getN()
  or
  k1.(StrConst).getText() = k2.(StrConst).getText()
}
 
from Dict d, Expr k1, Expr k2
where k1 = d.getAKey() and k2 = d.getAKey()
  and k1 != k2 and same_key(k1, k2)
select k1, "Duplicate key in dict literal"

下面是上述代码返回的一个结果，同样，这里也给出了相应的警告信息：

在上面的示例代码中，谓词same_key的作用是检查键是否具有相同的标识符。之所以将这些逻辑的单独封装成一个谓词，而不是直接将其放到查询中，是为了提高整体代码的可读性。谓词中的类型转换操作，是为了将表达式限制为指定的类型，并使谓词适用于转换后的类型。例如：

x = k1.(Num).getN()

等价于：

exists(Num num | num = k1 | x = num.getN())

只是前一种形式更加简洁，所以也更加易于理解。

查找Java风格的getter方法

让我们再次回到前面的那个例子上面：查找只包含一行代码且名称以get开头的所有方法：

import python
 
from Function f
where f.getName().matches("get%") and f.isMethod()
    and count(f.getAStmt()) = 1
select f, "This function is (probably) a getter."

接下来，我们将通过检查函数中的这一行代码的格式是否为return self.attr来改进上面的查询结果：

import python
 
from Function f, Return ret, Attribute attr, Name self
where f.getName().matches("get%") and f.isMethod()
    and ret = f.getStmt(0) and ret.getValue() = attr
    and attr.getObject() = self and self.getId() = "self"
select f, "This function is a Java-style getter."

其中，ret = f.getStmt(0) and ret.getValue() = attr的作用是：检查方法中的第一行是否是return语句，以及返回的表达式(ret.getValue())是否是Attribute类型的表达式。请注意，等式ret.getValue() = attr意味着ret.getValue()仅限于Attribute类型，因为attr就是一个Attribute类型的值。另外，attr.getObject() = self and self.getId() = “self”的作用是，检查属性的值(即value.attr中点号左边的表达式)是否为对一个名为“self”的变量的访问。

好了，现在看看改进后的查询代码返回的结果：

类与函数的定义

由于Python是一种动态类型语言，所以，类和函数定义都是通过一些可执行语句完成的。这意味着class语句既是语句，也是包含语句的作用域。为了更加清晰地刻画这一点，类定义被分为许多个部分。在运行过程中，当执行定义类的语句时，会创建一个类对象，并将其赋给包含该类的作用域中的同名变量。实际上，这个类是通过一个代码对象创建的，而该代码对象表示的就是类主体中的源代码。为此，标准库特意将ClassDef类（用于表示class语句）定义为Assign类的子类。我们可以通过ClassDef.getDefinedClass()访问表示类主体的Class类。同时，类FunctionDef和Function的处理方式也与此类似。

下面是这些类的层次结构：

Stmt类

· Assign类

* ClassDef类

* FunctionDef类

Scope类

· Class类

· Function类

控制流分析

在分析Scope类的控制流图的时候，我们可以借助于CodeQL平台提供的两个类： ControlFlowNode 和 BasicBlock类。在进行变种分析的时候，我们经常面临这样的问题：“我们能从B点到达A点吗?”，或者“能否在不经过A点的前提下到达B点?”。为了回答这些问题，我们需要借助于类AstNode，这个类可以表示一个语法元素并对应于其源代码。有了它，我们就能让查询结果变得更加易于理解。

ControlFlowNode类

类ControlFlowNode表示的是控制流图中的节点。我们知道，抽象语法树节点与控制流节点之间存在一对多的关系。因为每个语法元素，即AstNode类，可以映射到零个、一个或多个 ControlFlowNode 类，但是每个ControlFlowNode类却仅映射到一个AstNode。

那么，为什么要把它们的关系搞得这么复杂呢？请考虑下面的 Python 代码:

try:
    might_raise()
    if cond:
        break
finally:
    close_resource()

在上面的代码中，存在许多的路径。例如，调用close_resource()的路径就有三条，并且各不相同。其中，一条是常规路径，另一条是跳出循环的路径，还有一条由might_raise()引发异常所致的路径，具体可以参照下面带注释的流程图。

实际上，ControlFlowNod和AstNode这两个类最简单的用法就是查找不可达的代码。我们知道，每条通过AstNode的路径都有一个ControlFlowNode，所以，所有不可达的AstNode都没有通过ControlFlowNode的路径。 因此，所有没有对应ControlFlowNode的AstNode都是不可达的。为此，我们可以编写如下所示的代码来查找这些代码：

import python
 
from AstNode node
where not exists(node.getAFlowNode())
select node

上述代码的运行结果如下所示：

我们可以看到，这里返回了大量的结果。其中，有一些是没有控制流节点的代码，因此，它们是不可达的。同时，由于Module类也是AstNode类的一个子类，因此，上面的查询结果中也含有用C语言实现模块，以及不含有源代码的模块。所以，我们最好还是查找所有不可达的语句，具体代码如下所示：

import python
 
from Stmt s
where not exists(s.getAFlowNode())
select s

如您所见，这次返回的结果就明显减少了，但无论如何，大多数项目中总是有一些不可达的节点。

BasicBlock类

Basicblock类通常用于表示控制流节点的基本构造块。Basicblock类对于直接编写查询来说用途不大，但对于构建复杂的分析(如数据流)来说却非常有用。之所以这么说，是因为它共享了控制流节点的许多有用的属性，比如从哪里可以到达哪里，什么支配着什么，等等。但是，由于基本构造块的数量比控制流节点少，所以，查询起来会更快，更节约内存。

查找互斥的基本构造块

假设我们有如下所示的 Python 代码：

if condition():
    return 0
pass

那么，我们能断定在单次执行该代码时不可能同时到达return 0语句和pass语句吗？要想让两个基本构造块互斥，就必须使其彼此不可达。为此，我们可以这样写：

import python
 
from BasicBlock b1, BasicBlock b2
where b1 != b2 and not b1.strictlyReaches(b2) and not b2.strictlyReaches(b1)
select b1, b2

然而，根据该定义，如果两个基本构造块位于不同的作用域中，那么它们就是互斥的。为了让结果更有用，我们可以要求两个基本构造块都可以从同一个函数入口点到达：

exists(Function shared, BasicBlock entry |
    entry.contains(shared.getEntryNode()) and
    entry.strictlyReaches(b1) and entry.strictlyReaches(b2)
)

将这些这些条件组合起来，我们将得到如下所示的代码，其作用是查找同一函数中互斥的构造块：

import python
 
from BasicBlock b1, BasicBlock b2
where b1 != b2 and not b1.strictlyReaches(b2) and not b2.strictlyReaches(b1) and
exists(Function shared, BasicBlock entry |
    entry.contains(shared.getEntryNode()) and
    entry.strictlyReaches(b1) and entry.strictlyReaches(b2)
)
select b1, b2

这通常会返回大量的结果，因为这种情况在正常的控制流中是很常见的。不过，我们可以将其作为控制流分析的示例。诸如此类的控制流分析对于数据流分析来说是非常有帮助的，我们将在后面的文章中将对此进行详细的介绍。

小结

在本文中，我们将为读者深入介绍如何利用CodeQL提供的标准类来分析项目中的函数、语句、表达式和控制流。在后面的文章中，我们将介绍如何分析数据流，以及如何进行污点跟踪。

备注：本系列文章乃本人在学习CodeQL平台过程中所做的笔记，希望能够对大家有点滴帮助——若果真如此的话，本人将备感荣幸。

参考资料：https://help.semmle.com/

转自：https://www.4hou.com/posts/BRM2