Análisis del Código Fuente de CVE-2021-41773 en Apache HTTP Server

Una herramienta de análisis estático de parches basada en Python para estudiar la causa raíz y la remediación de CVE-2021-41773 (Path Traversal en Apache HTTP Server) mediante la comparación del código fuente vulnerable de Apache HTTP Server 2.4.49 con la implementación parcheada de 2.4.51.

El proyecto realiza análisis semántico de código fuente en lugar de un simple diff basado en texto. Extrae información estructural de la función objetivo, compara ambas versiones, infiere cambios relevantes para la seguridad y genera informes de análisis profesionales.

Características

Análisis estático de código fuente
Extracción de funciones mediante coincidencia de llaves
Comparación estructural entre versiones vulnerables y parcheadas
Detección de capacidades de seguridad
Motor de razonamiento de parches
Generación de informes en Markdown
Generación de informes en JSON
Generación de informes en HTML
Configuración automatizada de laboratorio Docker
Herramienta de verificación del entorno

Arquitectura del Proyecto

Apache Source Code
        │
        ▼
 parser.py
        │
        ▼
 extractor.py
        │
        ▼
 comparator.py
        │
        ▼
 reasoning.py
        │
        ▼
 reports.py

Estructura del Proyecto

cve-2021-41773-source-code-analysis
│
├── docker
│   ├── apache249
│   │   ├── Dockerfile              # Construye el contenedor de Apache HTTP Server 2.4.49
│   │   └── docker-compose.yml      # Inicia el contenedor de Apache vulnerable
│   │
│   └── apache251
│       ├── Dockerfile              # Construye el contenedor de Apache HTTP Server 2.4.51
│       └── docker-compose.yml      # Inicia el contenedor de Apache parcheado
│
├── labs                            # Almacena el código fuente de Apache descargado
│
├── references
│   └── resources.md                # Material de referencia para la investigación de CVE
│
├── scripts
│   ├── patch_analysis
│   │   ├── __init__.py             # Inicializa el paquete de análisis
│   │   ├── parser.py               # Extrae las funciones C objetivo del código fuente de Apache
│   │   ├── extractor.py            # Extrae variables, llamadas, condiciones y capacidades de seguridad
│   │   ├── comparator.py           # Compara las estructuras de las funciones vulnerable y parcheada
│   │   ├── reasoning.py            # Realiza el razonamiento de seguridad sobre los cambios detectados
│   │   ├── reports.py              # Coordina la generación de informes
│   │   ├── markdown_report.py      # Genera el informe de análisis en Markdown
│   │   ├── json_report.py          # Genera el informe de análisis en JSON
│   │   └── html_report.py          # Genera el informe de análisis en HTML
│   │
│   ├── analyze_patch.py            # Punto de entrada principal para el análisis de parches
│   ├── verify_lab.py               # Verifica la configuración del laboratorio Docker
│   └── debug.py                    # Muestra la salida de comparación sin procesar para depuración
│
├── analysis                        # Informes de análisis generados
│
├── setup.sh                        # Prepara automáticamente el laboratorio completo
│
├── LICENSE
└── README.md

Requisitos

Python 3.10+
Docker
Docker Compose
Bash
Linux (Probado en Kali Linux)

Instalación

Clona el repositorio

git clone https://github.com/KunalKhandelwal-dev/cve-2021-41773-source-code-analysis.git

Entra en el proyecto

cd cve-2021-41773-source-code-analysis

Configuración

Ejecuta el script de configuración automatizada.

sudo bash setup.sh

El script de configuración realiza automáticamente las siguientes tareas:

Comprueba las herramientas necesarias
Verifica la instalación de Docker
Descarga Apache HTTP Server 2.4.49
Descarga Apache HTTP Server 2.4.51
Extrae ambos árboles de código fuente
Construye las imágenes Docker
Inicia los contenedores de Apache
Crea el entorno de análisis

Ejemplo de salida

[INFO] Checking required tools...
[SUCCESS] Required tools found.

[INFO] Checking Docker...
[SUCCESS] Docker is running.

[INFO] Downloading Apache HTTP Server 2.4.49...
[SUCCESS] Apache 2.4.49 downloaded.

[INFO] Downloading Apache HTTP Server 2.4.51...
[SUCCESS] Apache 2.4.51 downloaded.

[INFO] Building Docker images...
[SUCCESS] Docker images built.

[INFO] Starting Apache containers...
[SUCCESS] Containers started.

=========================================================
[SUCCESS] Apache CVE Lab Setup Complete
=========================================================

Verificar el Entorno

Ejecuta

cd scripts

sudo python3 verify_lab.py

Verificación exitosa

La herramienta de verificación comprueba:

Instalación de Docker
Demonio de Docker
Contenedores en ejecución
Versiones de Apache
Código fuente de Apache
Función objetivo
Servicios HTTP
Disponibilidad de GDB

Ejecutar el Análisis de Parches

Muévete al directorio de scripts.

cd scripts

Ejecuta

sudo python3 analyze_patch.py

Ejemplo de salida

Ejemplo de Salida del Análisis

Apache HTTP Server Patch Analysis Report

Security Findings

[MEDIUM]
Percent decoding introduced or modified

[MEDIUM]
Hexadecimal validation introduced or modified

[HIGH]
Directory traversal handling improved

[HIGH]
Path normalization pipeline updated

[CRITICAL]
Traversal protection strengthened

Informes Generados

Después de una ejecución exitosa se generan los siguientes informes:

analysis/
├── analysis.md
├── analysis.json
└── analysis.html

Pipeline de Análisis

Load Apache Source
        │
        ▼
Extract Target Function
        │
        ▼
Extract Structural Information
        │
        ▼
Compare Vulnerable vs Patched
        │
        ▼
Security Reasoning
        │
        ▼
Generate Reports

Capacidades de Seguridad Detectadas

Percent Encoding / Decoding (Codificación / Decodificación de porcentaje)
Hexadecimal Validation (Validación hexadecimal)
Dot Segment Handling (Manejo de segmentos de punto)
Path Separator Normalization (Normalización de separadores de ruta)
URI Normalization Flags (Indicadores de normalización de URI)
Directory Traversal Protection (Protección contra path traversal)

Hallazgos Generados

El motor de razonamiento identifica mejoras de seguridad como:

Introducción de decodificación de porcentaje
Introducción de validación hexadecimal
Mejora del manejo de path traversal
Actualización de la normalización de rutas
Fortalecimiento de la protección contra traversal

Propósito Educativo

Este proyecto está destinado a:

Investigadores de seguridad
Estudiantes que aprenden análisis de causa raíz de CVEs
Ingeniería de software segura
Análisis estático de código fuente
Análisis de diff de parches
Investigación de vulnerabilidades

Licencia

Este proyecto se publica bajo la Licencia MIT.

Autor

Kunal Khandelwal

B.Tech Computer Science Engineering (Cyber Security)

Security Research | Application Security | Docker | Source Code Analysis

cve-2021-41773-source-code-analysis

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