Tổng quan về Các công cụ SAST trong AppSec 2025

♦️ Nghiên cứu cho thấy AppSec (Bảo mật Ứng dụng) là lĩnh vực quan trọng để bảo vệ phần mềm khỏi lỗ hổng, với SAST (Kiểm tra Bảo mật Ứng dụng Tĩnh) là một phương pháp chính.

♦️ SAST đã phát triển từ khớp từ khóa đơn giản đến các công cụ hiện đại như CodeQL và Joern, tích hợp AI để cải thiện độ chính xác.

♦️ Các công cụ như CodeQL và Joern giúp phát hiện lỗ hổng như SQL Injection, XSS, và buffer overflow, nhưng vẫn có thách thức như báo động giả cao.

Tổng quan về AppSec

AppSec tập trung vào việc bảo vệ ứng dụng phần mềm khỏi các mối đe dọa bảo mật trong suốt vòng đời phát triển. SAST là một phần quan trọng, phân tích mã nguồn tĩnh để phát hiện lỗ hổng sớm, như SQL Injection hay XSS. Các phương pháp khác bao gồm DAST (kiểm tra động), IAST (kiểm tra tương tác), và SCA (phân tích thành phần phần mềm).

Tiến bộ gần đây trong SAST

Nghiên cứu cho thấy SAST đã tiến bộ với AI và ML, giảm báo động giả và tích hợp vào CI/CD pipelines. CodeQL và Joern là hai công cụ nổi bật, với CodeQL phù hợp cho dự án lớn và Joern cho mã nguồn không đầy đủ.

Ví dụ thực tế

CodeQL đã phát hiện lỗ hổng trong U-Boot và libssh2, như buffer overflow. Joern được dùng để tìm lỗ hổng reflection không an toàn trong Java, không cần xây dựng dự án.

Ghi chú nghiên cứu chi tiết về AppSec

1. Giới thiệu về AppSec và vai trò của SAST

AppSec (Ứng dụng Bảo mật) là lĩnh vực tập trung vào việc bảo vệ các ứng dụng phần mềm khỏi các mối đe dọa và lỗ hổng bảo mật trong suốt vòng đời phát triển phần mềm (SDLC - Software Development Life Cycle). Mục tiêu chính là giảm thiểu rủi ro bảo mật, bảo vệ dữ liệu người dùng, và đảm bảo ứng dụng hoạt động an toàn trong môi trường thực tế. AppSec bao gồm nhiều phương pháp và công cụ, như:

• SAST (Static Application Security Testing): Phân tích mã nguồn tĩnh để phát hiện lỗ hổng mà không cần chạy ứng dụng, tập trung vào mã nguồn, byte code, hoặc nhị phân.

• DAST (Dynamic Application Security Testing): Kiểm tra ứng dụng trong lúc chạy để tìm kiếm lỗ hổng, thường là phương pháp black-box testing.

• IAST (Interactive Application Security Testing): Kết hợp giữa SAST và DAST, theo dõi ứng dụng trong thời gian thực để phát hiện lỗ hổng.

• SCA (Software Composition Analysis): Phân tích các thành phần mã nguồn mở hoặc thư viện bên thứ ba để phát hiện lỗ hổng và vấn đề bản quyền.

• Threat Modeling: Đánh giá các mối đe dọa tiềm ẩn trong thiết kế ứng dụng, giúp xác định điểm yếu trước khi phát triển.

• Secure Coding Practices: Áp dụng các nguyên tắc lập trình an toàn ngay từ giai đoạn phát triển, như kiểm tra đầu vào và sử dụng mã hóa.

SAST là một trong những trụ cột quan trọng của AppSec, tập trung vào việc phân tích mã nguồn để phát hiện sớm các lỗ hổng như SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS), hoặc lỗi logic. Theo bài viết của LoRexxar, SAST đã trải qua các giai đoạn phát triển:

• Khớp từ khóa: Phương pháp sơ khai, tìm kiếm các từ khóa nhạy cảm như eval() hoặc system(), nhưng dễ gây báo động giả và bỏ sót lỗ hổng.

• Phân tích dựa trên AST (Abstract Syntax Tree): Chuyển mã nguồn thành cây cú pháp trừu tượng để theo dõi luồng dữ liệu từ Source (đầu vào, ví dụ: $_GET) đến Sink (hàm nhạy cảm, ví dụ: echo), giải quyết vấn đề phong cách lập trình đa dạng.

• Phân tích dựa trên IR/CFG (Intermediate Representation/Control Flow Graph): Sử dụng biểu diễn trung gian và đồ thị luồng điều khiển để phân tích luồng thực thi thực tế, gần với quá trình thực thi hơn AST.

• Khung phân tích chung: Các công cụ như CodeQL (dựa trên ngôn ngữ truy vấn QL) và Joern (dựa trên Code Property Graph - CPG) giúp phân tích mã nguồn hiệu quả hơn, với khả năng tùy chỉnh cao.

Tuy nhiên, SAST vẫn đối mặt với thách thức như tỷ lệ báo động giả cao, khó xử lý mã nguồn phức tạp, và cần cải thiện để tích hợp tốt hơn vào quy trình DevSecOps.

2. Tiến bộ gần đây trong SAST và AppSec

Dựa trên các nguồn nghiên cứu, SAST và AppSec đã có nhiều tiến bộ đáng kể, đặc biệt trong vài năm gần đây (tính đến tháng 3/2025):

• Tích hợp AI và Machine Learning (ML):
  • Các công cụ SAST hiện đại như CodeQL và Joern đã tích hợp AI và ML để cải thiện độ chính xác, giảm báo động giả và báo động sót. Ví dụ, CodeQL sử dụng các mô hình học máy để phát hiện các mẫu mã nguồn phức tạp, trong khi Joern sử dụng các query dựa trên Scala để phân tích sâu hơn.
  • Theo Palo Alto Networks - What Is Static Application Security Testing (SAST)?, AI và ML giúp SAST cải thiện khả năng phân tích, đặc biệt trong việc giảm false positives và false negatives.

• Tích hợp vào CI/CD Pipelines:
  • SAST ngày càng được tích hợp vào các quy trình CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) để kiểm tra mã nguồn ngay trong quá trình phát triển. Điều này giúp phát hiện lỗ hổng sớm, giảm chi phí sửa lỗi.
  • Ví dụ, GitLab Docs - Static Application Security Testing (SAST) cho thấy GitLab SAST tự động quét với mỗi commit, lưu kết quả dưới dạng báo cáo để phân tích sau.

• Phát triển của các công cụ mở rộng:
  • CodeQL: Phát triển bởi GitHub, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, Java, C++, và sử dụng ngôn ngữ truy vấn riêng để phát hiện lỗ hổng. Nó yêu cầu xây dựng dự án trước khi phân tích, phù hợp với các dự án lớn. Theo GitHub - What is SAST?, CodeQL là công cụ mạnh mẽ cho phân tích mã nguồn toàn diện.
  • Joern: Phát triển bởi ShiftLeft, là công cụ mã nguồn mở, không yêu cầu xây dựng dự án, và sử dụng ngôn ngữ truy vấn dựa trên Scala. Joern phù hợp với các dự án nhỏ hoặc khi chỉ có mã nguồn không đầy đủ. Theo Joern - The Bug Hunter's Workbench, Joern hỗ trợ phân tích nhiều ngôn ngữ như C, C++, Java, và JavaScript, với khả năng tùy chỉnh query cao.

• Phát hiện lỗ hổng thực tế:
  • Cả CodeQL và Joern đều có thể phát hiện các lỗ hổng như:
    • SQL Injection: Phát hiện các hàm SQL không được kiểm tra đầu vào, như trong các ứng dụng web.
    • XSS (Cross-Site Scripting): Phát hiện các hàm như eval() hoặc echo() không được lọc đầu vào, dẫn đến mã độc được thực thi.
    • Buffer Overflow: Phát hiện các hàm như memcpy() với kích thước không được kiểm tra, gây tràn bộ nhớ.
    • Vulnerabilities trong mã nguồn mở: Các công cụ này thường được sử dụng để quét các dự án mã nguồn mở như U-Boot, libssh2, và phát hiện các lỗ hổng đã được sửa (CVE). Ví dụ, The Derby of Static Software Testing: Joern vs. CodeQl đề cập đến việc Joern và CodeQL được dùng để phân tích libssh2 và phát hiện lỗ hổng từ năm 2012.

• Thách thức và giải pháp:
  • SAST vẫn gặp khó khăn trong việc xử lý mã nguồn phức tạp, nhưng các công cụ hiện đại đã cải thiện bằng cách sử dụng các mô hình luồng dữ liệu (data flow) và luồng điều khiển (control flow) chi tiết hơn. Theo Invicti - Static Application Security Testing (SAST), SAST nên được kết hợp với DAST và IAST để cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về bảo mật ứng dụng.

3. So sánh CodeQL và Joern

Dựa trên các nghiên cứu, CodeQL và Joern có những điểm mạnh và yếu khác nhau, phù hợp với các kịch bản khác nhau:

Tiêu chíCodeQLJoernNgôn ngữ hỗ trợNhiều ngôn ngữ (Python, Java, C++, v.v.)C, C++, Java, JavaScript, và nhiều ngôn ngữ khácYêu cầu xây dựng dự ánCần xây dựng dự án trước khi phân tíchKhông cần, phù hợp với mã nguồn không đầy đủNgôn ngữ truy vấnNgôn ngữ truy vấn riêng, có thể khó họcDựa trên Scala, dễ sử dụng hơnĐộ chính xác data flowCao, ít báo động giả hơnThấp hơn, có nhiều báo động giảPhù hợp vớiDự án lớn, mã nguồn đầy đủDự án nhỏ, mã nguồn không đầy đủTài liệuĐầy đủ, hỗ trợ cộng đồng GitHubKhông đầy đủ, cần tìm kiếm trong cộng đồng

• CodeQL: Phù hợp với các dự án lớn, có mã nguồn đầy đủ, và cần phân tích toàn diện. Theo GitHub - What is SAST?, CodeQL là công cụ mạnh mẽ cho phân tích mã nguồn toàn diện, với khả năng phát hiện các lỗ hổng phức tạp.

• Joern: Phù hợp với các dự án nhỏ, mã nguồn không đầy đủ, hoặc khi cần phân tích nhanh. Theo Joern for Beginners: A How-To Guide for Source Code Analysis, Joern không yêu cầu xây dựng dự án, giúp phân tích dễ dàng hơn, nhưng data flow engine có thể gây báo động giả.

4. Ví dụ thực tế về phát hiện lỗ hổng

• CodeQL:
  • Đã được sử dụng để phát hiện các lỗ hổng trong các dự án mã nguồn mở như U-Boot và libssh2. Ví dụ, trong U-Boot, CodeQL phát hiện các hàm strcpy() không an toàn, dẫn đến buffer overflow, theo Code analysis with Joern.
  • Trong libssh2, CodeQL phát hiện các lỗ hổng liên quan đến parsing packet không an toàn, như được đề cập trong The Derby of Static Software Testing: Joern vs. CodeQl.

• Joern:
  • Được sử dụng để phân tích mã nguồn không đầy đủ hoặc decompiled code. Ví dụ, Joern phát hiện các lỗ hổng như memcpy với kích thước do người dùng kiểm soát trong các dự án C/C++, theo Code analysis with Joern.
  • Trong một nghiên cứu, Joern được sử dụng để tìm các lớp Java có thể bị khai thác qua reflection không an toàn, như được mô tả trong Finding classes for exploiting Unsafe Reflection / Unchecked Class Instantiation vulnerabilities in Java with Joern, giúp tự động hóa việc phát hiện các constructor dễ bị tấn công.

• QVoG (Công cụ mới):
  • Một công cụ mới được phát triển để cải thiện việc phát hiện lỗ hổng bằng cách sử dụng Compressed Code Property Graph và DSL (Domain-Specific Language). Theo Scalable Defect Detection via Traversal on Code Graph, QVoG đã vượt trội hơn Joern và CodeQL về độ chính xác (90% precision, 95% recall) trên bộ test Juliet, cho thấy tiềm năng trong tương lai.

5. Triển vọng tương lai của AppSec và SAST

• Tích hợp DevSecOps: AppSec ngày càng được tích hợp sâu vào quy trình DevSecOps, nơi bảo mật được xem xét ngay từ giai đoạn thiết kế và phát triển. Theo Confluent - SAST (Static Application Security Testing): A Full Guide, SAST sẽ cần thích nghi với môi trường thực thời gian và tích hợp vào các workflow DevSecOps.

• AI và Automation: AI sẽ đóng vai trò quan trọng hơn trong việc phát hiện lỗ hổng, giúp giảm báo động giả và tăng tốc độ phân tích. Các công cụ như Ocular (phiên bản thương mại của Joern) đã bắt đầu tích hợp data flow engine tốt hơn, theo Joern for Beginners: A How-To Guide for Source Code Analysis.

• Phát triển của các công cụ mã nguồn mở: Các công cụ như Joern và QVoG sẽ tiếp tục được phát triển để cạnh tranh với các công cụ thương mại như CodeQL, mở ra cơ hội cho cộng đồng bảo mật.

6. Kết luận

AppSec là một lĩnh vực rộng lớn, trong đó SAST đóng vai trò quan trọng nhưng không phải là tất cả. SAST đã tiến bộ đáng kể từ giai đoạn khớp từ khóa đến các công cụ hiện đại như CodeQL và Joern. Các công cụ này không chỉ giúp phát hiện lỗ hổng sớm mà còn hỗ trợ các nhà phát triển cải thiện mã nguồn an toàn hơn. Tuy nhiên, AppSec cần kết hợp nhiều phương pháp (SAST, DAST, IAST, SCA) để đảm bảo bảo mật toàn diện. Đối với những ai muốn tìm hiểu sâu hơn, việc nghiên cứu các công cụ như CodeQL và Joern, cũng như các báo cáo và case study thực tế, sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về cách các lỗ hổng được phát hiện và khắc phục.