Typage de langages dynamiques avec effets et ses applications à la sécurité des programmes

Typing dynamic languages with effects and its applications to software security

• Auteur / Autrice : Philippe Volte--vieira
• Direction : Kim Nguyen
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Méthodes Formelles
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Langages de programmation

Systèmes de types

Systèmes de types à effets

Sécurité

Programming languages

Type systems

Effect based type systems

Security

Résumé

La thèse se place dans le cadre d'analyse de sécurité de programmes Python. Elle a pour but de proposer un analyseur statique de programmes Python détectant non seulement les erreurs, mais aussi les portions de code fragiles et susceptibles d'être un vecteur d'attaque du logiciel. L'analyse pourra ensuite être utilisée pour émettre des recommandation de façon a rendre le programme plus robuste. Un problème particulier avec Python, et plus généralement avec les langages dynamiques, est l'absence totale d'information de typage. Hors, ce dernier est une aide précieuse, car il permet d'obtenir une abstraction du comportement général du programme, sans avoir à l'exécuter ce dernier. L'absence de type entraîne souvent l'utilisation, de la part des programmeurs, d'idiomes particulièrement fragiles (tests dynamiques de types, construction de code à évaluer dynamique à partir de chaînes de caractères,. . .). L'état de l'art actuel est insuffisant pour mener à bien une telle analyse car il fait l'hypothèse de programmes purs, c'est à dire sans effet de bord, ce qui n'est pas réaliste pour des langages impératifs tels que Python. On propose dans un premier temps de definir une discipline de typage prenant en compte les effets et dans un second temps d'utiliser cette dernière comme base d'une analyse statique de sécurité.

This thesis studies the security of Python programs. It aims at defining a static analysis tool for Python programs that detects not only bugs but also fragile pieces of code that may be used as an attack vector on the software. The analysis may then be used to not only detect problems but also recommend modification to make the program more robust. A particular challenge to tackle with Python, and more generally with dynamic languages, is the absence of typing information. Typing is an important part of static analysis since it provides an approximation of the behavior of the program without executing it. The absence of types in such languages often causes programmers to use fragile idioms (dynamic type tests, construction of code at runtime from strings, ). The state of the art is insufficient to provide such a static analysis, since it makes the strong hypothesis that the program is pure (that is, without side-effects), which is not realistic in the case of an imperative languages such as Python. The thesis proposes to define an effect aware typing discipline and to use it as a basis for a static analysis for security.