轻量级开源SAST工具semgrep分析-安全客

整个中文网络对semgrep的信息之少，竟然只找到一篇内容还过得去的文章：介绍semgrep扫描xss漏洞，而且读起来还像是翻译的。这般待遇实在是与semgrep的强大和在国外的流行完全匹配不上，再加上近期团队做安全编码规范的配套扫描工具建设，从而催生了本文。

简介

semgrep是一款基于Facebook开源SAST工具pfff中的sgrep组件开发的开源SAST工具，目前由安全公司r2c统一开发维护，走的是开源共建模式，主打轻量、定制化，slogan是Static analysis at ludicrous speed, Find bugs and enforce code standards（以极致的速度扫描发现bug并强化代码规范的落地）

原理

semgrep同时支持正则匹配和AST分析两种模式，跟国内前些年流行的开源SAST工具cobra原理比较相近，从技术演进的方向上看，semgrep大致位于中间地带：

如下图所示，扫描器核心逻辑在semgrep-core，可以看到工具主要是由OCaml语言开发，然后通过python执行系统命令去调用semgrep-core，关于semgrep-core的具体实现另文介绍。

优点

支持语言丰富：目前已经支持go、java、js、python等17+种开发语言
开源扫描规则丰富：由社区共同开发维护的扫描规则超过1000条，完全覆盖各种主流开发语言的owasp top10相关漏洞。与此同时，也有多款开源SAST工具的扫描规则已经迁移到semgrep之上，例如gosec、nodejsscan、bandit等；
内置大量流行框架或ORM的支持

语言	框架	支持情况
python	django/flask/boto/sqlalchemy	一般
java	spring	较好
go	gorilla/grpc/pgorm(目前我们还实现了xorm)	一般
js/tx	express/nest/vue/react/angular/sequelize	一般
php	laravel	一般
其他	…	几乎没有

规则定制极简：采用yaml配置文件编写扫描规则，语法简单，其中的核心语法不仅简单，而且表现能力非常强大，目前规则极少超过100行，通常只使用官方规则集r2c-security-audit即可；
扫描极快：官方称扫描速度大约是每条规则20K-100K loc/sec，但他们正在优化以实现更高的扫描速度。
支持本地扫描：官方不仅提供了VSCode、IntelliJ IDEA、Vim的相关插件，还支持通过pre-commit的方式在代码提交前进行自动扫描。与此同时，更支持了docker扫描的方式。
生态良好：支持嵌入到几乎所有CI工具中。此外，semgrep也被多款知名开源SAST工具作为底层扫描引擎，例如nodejsscan、DefectDojo等。
支持自动修复：通过AutoFix语法可自动修复存在安全风险的代码。
支持hook script对扫描结果进行增强：对于无法使用规则定制的方式进行扫描的问题可以通过python的hook script实现自己的扫描逻辑

缺点

数据流跟踪能力较弱：污点跟踪、常量传播等特性不强，目前还在实验阶段，且不支持过程间分析。

控制流分析能力较弱：虽然内置了一定的过滤器Sanitizer识别逻辑，但目前未明确介绍，需要看代码了解具体实现，例如在puppeteer任意跳转漏洞检测时，如果对传入的URL进行校验，一定程度上是可以识别，稍作改变即识别不出：

// ruleid:puppeteer-goto-injection

// modified for fp test

if (isValidUrl(userInput)) {

const newUrl = userInput;

} else {

const newUrl = ‘https://example.com‘;

// const newUrl = userInput;

}

// const newUrl = userInput;
await page.goto(newUrl);

语言框架还不够多，特别是国内流行的开发框架，而且对框架缺乏系统性的支持：通常使用hardcode框架关键类、方法、属性等方法，再结合元变量MetaVariables和省略号...来实现数据流跟踪能力，例如检测Django是否关闭csrf检测：

pattern: |
  @django.views.decorators.csrf.csrf_exempt
  def $R(...):
    ...

在漏洞检测上倾向于更多的发现不安全的写法：例如对于采用select info from table where id=%d" % (request.id)的写法，尽管可以通过pattern-not-regrex的方式进行二次校验，但工具层面认为不符合安全编码标准，应当报出。

与其他SAST工具和Linter的区别

相信看了上面的介绍后，很多人会认为semgrep更像是一款很像SAST工具的Linter，但是谁又能说两者一定有严格的界限呢？例如用eslint或者pylint扫描安全风险的太常见了，所以下面也将从官方FAQ中针对这块稍作介绍，主要列举与SonarQube、CodeQL的对比。

测试

近期我们团队在对PCG开源代码仓库做安全编码规范扫描，目前已使用codeql编写了go sql拼接的相关规则，当时为了验证semgrep的扫描效果，我们也针对部分使用xorm框架的业务做了对比评测，涉及5套代码仓库、10万行代码，最终测试结果如下，可以发现semgrep在编码安全规范扫描这块的总体效果更好，已知问题还是准确率比codeql稍低一点，但也在95%以上。

规则定制难度

根据大概估算，查找、理解xorm sql执行的sink点大概需要20分钟，编写xorm拼接靶场代码需要20分钟，加上编写规则15分钟，全程花费在1个小时左右，而使用codeql开发，单纯编写规则就要0.5个人天，可以看到semgrep规则开发成本非常低。

准召率

针对xorm sql拼接的规则还比较粗糙，实际误报的场景如下：

84:     return filepath.Join(table[1]+"_xxx", op)
90:     ok, err := r.session.SQL(sql, vid).Get(t)
77:     session.Where(fmt.Sprintf("%v %v ?", m["field"], m["op"]), value)

而从xorm sql注入的角度来看，该规则未优化前的误报率可能在50%左右，甚至更高。

扫描速度

单就go语言的扫描情况来看，每条规则可达到4500 loc/sec的扫描速度，效果还是非常理想的。

结论

综上所述，从工具定位、自定义规则提供的能力以及扫描速度来看，正如官方slogan所言，Static analysis at ludicrous speed, Find bugs and enforce code standards，semgrep是非常适合做安全编码规范扫描的。未来我们可能结合CI和IDE插件来实现semgrep在安全编码规范扫描的落地上，助力“默认安全”在企业安全研发流程高效落地。

下篇将分享semgrep具体实现逻辑，欢迎关注。