CodeQL JavaScript 项目中识别中断数据流的未解析调用节点
2025-05-28 15:04:08作者:宣利权Counsellor
在 JavaScript 安全分析中,CodeQL 是一个强大的静态分析工具,能够帮助开发者发现潜在的安全问题。然而,在实际应用中,我们经常会遇到一些调用节点(CallNode)无法解析到具体实现的情况,这可能导致数据流分析中断,从而影响问题检测的准确性。
未解析调用节点的问题
在 JavaScript 项目中,当 CodeQL 无法解析某个函数调用的具体实现时,会产生所谓的"未解析调用节点"。这些节点通常出现在以下几种情况:
- 调用的函数来自未分析的依赖项
- 动态调用(如通过回调函数或数组索引调用)
- 使用了某些特殊的内置方法
这些未解析的调用节点可能会中断数据流分析,导致安全问题被漏报。但并非所有未解析的调用都会真正中断数据流,因为 CodeQL 对一些常用方法(如 path.join())有专门的流传播规则。
识别真正中断数据流的调用节点
为了准确识别那些真正会中断数据流的未解析调用节点,我们可以采用以下方法:
1. 排除已知有传播规则的调用
CodeQL 对一些常用方法有内置的流传播规则。我们可以通过 SummarizedCallable 类来识别这些有特殊处理的调用:
class InterestingUnresolvedCallWithSummary extends InterestingUnresolvedCallNode {
InterestingUnresolvedCallWithSummary() {
any(SummarizedCallable summary).getACallSimple() = this
or
TPQ::TaintedPathConfig::isAdditionalFlowStep(_, _, this, _)
or
CIQ::CodeInjectionConfig::isAdditionalFlowStep(_, this)
}
}
2. 结合安全查询配置
不同的安全查询可能有不同的流传播规则。我们可以通过检查各个安全配置的 isAdditionalFlowStep 谓词来进一步过滤:
predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
sink instanceof InterestingUnresolvedCallWithSummary and
not CIQ::CodeInjectionConfig::isAdditionalFlowStep(_, sink) and
not TPQ::TaintedPathConfig::isAdditionalFlowStep(_, _, sink, _)
}
3. 参数流步骤处理
对于未解析的调用节点,我们需要特别处理其参数流:
class ParamStep extends TaintTracking::SharedTaintStep {
override predicate step(DataFlow::Node nodeFrom, DataFlow::Node nodeTo) {
nodeTo instanceof DataFlow::InvokeNode and
not exists(nodeTo.(DataFlow::InvokeNode).getACallee(0)) and
nodeFrom = nodeTo.(DataFlow::InvokeNode).getAnArgument*()
}
}
实际应用建议
在实际项目中应用这些技术时,建议:
- 首先识别所有未解析的调用节点
- 过滤掉那些有特殊传播规则的调用
- 针对剩余节点分析它们是否真正中断了数据流
- 根据需要添加自定义的流传播规则
这种方法可以帮助开发者更精确地定位那些真正影响安全分析结果的调用节点,从而提高问题检测的准确性。
通过系统地识别和处理这些中断数据流的调用节点,我们可以显著提升 CodeQL 在 JavaScript 项目中的安全分析能力,发现更多潜在的安全隐患。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248