JsItBad : détecter du JavaScript malveillant sans l’exécuter

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MISC
Numéro
108
Mois de parution
mars 2020
Domaines


Résumé

C’est théoriquement impossible, et pourtant c’est faisable en pratique. En s’inspirant d’une technique d’apprentissage statistique (Machine Learning) habituellement réservée au traitement du langage naturel, il est possible de déterminer avec une très grande précision si un bout de code en JavaScript est malveillant. Ces résultats s’étendent naturellement à tout langage interprété, mais sont mis en défaut par l’arrivée du WebAssembly.


Il y a presque 30 ans, le Web fut créé afin de partager des documents structurés et les lier entre eux [Web]. Désormais, la page web médiane approche des 2 Mo [Size], dont près d’un quart est du JavaScript. Le navigateur est devenu une machine virtuelle avec laquelle l’internaute moyen va donc télécharger et exécuter plusieurs dizaines, voire centaines de Mo de JavaScript par jour.

Cette surface d’attaque est monumentale. Un moyen d’analyser statiquement (qui veut exécuter du code malveillant ?) le code qui s’apprête à être exécuté permettrait de la réduire un petit peu.

1. Une impossibilité théorique

1.1 L’informatique avant les ordinateurs

En 1936, Alan Turing [Halting] démontre qu’on ne peut écrire un programme (l’oracle) qui prendrait en argument n’importe quel autre programme et qui pourrait nous dire si cet autre programme va se terminer un jour. C’est ce qu’on appelle, en science informatique, le Halting Problem.

En...

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