Apache HTTP Server CVE-2021-41773 Анализ исходного кода

Инструмент статического анализа патчей на Python для изучения первопричины и устранения CVE-2021-41773 (Path Traversal в Apache HTTP Server) путём сравнения уязвимого исходного кода Apache HTTP Server 2.4.49 с исправленной реализацией 2.4.51.

Проект выполняет семантический анализ исходного кода вместо простого текстового сравнения. Он извлекает структурную информацию из целевой функции, сравнивает обе версии, выводит изменения, значимые с точки зрения безопасности, и формирует профессиональные отчёты об анализе.

Возможности

Статический анализ исходного кода
Извлечение функций с помощью сопоставления фигурных скобок
Структурное сравнение уязвимой и исправленной версий
Обнаружение возможностей, связанных с безопасностью
Механизм анализа причин патча
Генерация отчётов в Markdown
Генерация отчётов в JSON
Генерация отчётов в HTML
Автоматическая настройка лаборатории Docker
Инструмент проверки окружения

Архитектура проекта

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

Структура проекта

cve-2021-41773-source-code-analysis
│
├── docker
│   ├── apache249
│   │   ├── Dockerfile              # Создаёт контейнер с Apache HTTP Server 2.4.49
│   │   └── docker-compose.yml      # Запускает контейнер с уязвимым Apache
│   │
│   └── apache251
│       ├── Dockerfile              # Создаёт контейнер с Apache HTTP Server 2.4.51
│       └── docker-compose.yml      # Запускает контейнер с исправленным Apache
│
├── labs                            # Хранит загруженный исходный код Apache
│
├── references
│   └── resources.md                # Справочные материалы для исследования CVE
│
├── scripts
│   ├── patch_analysis
│   │   ├── __init__.py             # Инициализирует пакет анализа
│   │   ├── parser.py               # Извлекает целевые C-функции из исходников Apache
│   │   ├── extractor.py            # Извлекает переменные, вызовы, условия и возможности безопасности
│   │   ├── comparator.py           # Сравнивает структуры уязвимой и исправленной функций
│   │   ├── reasoning.py            # Выполняет анализ безопасности обнаруженных изменений
│   │   ├── reports.py              # Координирует генерацию отчётов
│   │   ├── markdown_report.py      # Генерирует аналитический отчёт в Markdown
│   │   ├── json_report.py          # Генерирует аналитический отчёт в JSON
│   │   └── html_report.py          # Генерирует аналитический отчёт в HTML
│   │
│   ├── analyze_patch.py            # Основная точка входа для анализа патча
│   ├── verify_lab.py               # Проверяет конфигурацию Docker-лаборатории
│   └── debug.py                    # Выводит необработанные результаты сравнения для отладки
│
├── analysis                        # Сгенерированные аналитические отчёты
│
├── setup.sh                        # Автоматически подготавливает полную лабораторию
│
├── LICENSE
└── README.md

Требования

Python 3.10+
Docker
Docker Compose
Bash
Linux (протестировано на Kali Linux)

Установка

Клонируйте репозиторий

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

Перейдите в проект

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

Настройка

Запустите автоматический скрипт настройки.

sudo bash setup.sh

Скрипт настройки автоматически выполняет следующие задачи:

Проверяет наличие необходимых инструментов
Проверяет установку Docker
Загружает Apache HTTP Server 2.4.49
Загружает Apache HTTP Server 2.4.51
Распаковывает оба дерева исходников
Собирает Docker-образы
Запускает контейнеры Apache
Создаёт среду анализа

Пример вывода

[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
=========================================================

Проверка окружения

Выполните

cd scripts

sudo python3 verify_lab.py

Успешная проверка

Инструмент проверки контролирует:

Установку Docker
Демон Docker
Запущенные контейнеры
Версии Apache
Исходный код Apache
Целевую функцию
HTTP-сервисы
Наличие GDB

Запуск анализа патча

Перейдите в каталог scripts.

cd scripts

Выполните

sudo python3 analyze_patch.py

Пример вывода

Пример аналитического вывода

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

Сгенерированные отчёты

После успешного выполнения формируются следующие отчёты:

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

Конвейер анализа

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

Обнаруживаемые возможности безопасности

Percent Encoding / Decoding
Hexadecimal Validation
Dot Segment Handling
Path Separator Normalization
URI Normalization Flags
Directory Traversal Protection

Формируемые выводы

Механизм анализа выявляет такие улучшения безопасности, как:

Percent decoding introduced
Hexadecimal validation introduced
Directory traversal handling improved
Path normalization updated
Traversal protection strengthened

Образовательное назначение

Проект предназначен для:

Исследователей в области безопасности
Студентов, изучающих анализ первопричин CVE
Безопасной разработки программного обеспечения
Статического анализа исходного кода
Анализа различий патчей
Исследования уязвимостей

Лицензия

Этот проект распространяется под лицензией MIT License.

Автор

Kunal Khandelwal

B.Tech Computer Science Engineering (Cyber Security)

Security Research | Application Security | Docker | Source Code Analysis

cve-2021-41773-source-code-analysis

Популярное