针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘方法

随着5G在全球范围内的广泛商用，5G网络安全问题广泛受到关注。针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘手段主要以黑盒模糊测试为主，但由于5G核心网协议设计复杂，黑盒模糊测试存在效率低、通用性差、拓展性不足等问题，不能有效检测到 5G 核心网协议安全漏洞。针对上述问题，深入了解 5G 核心网架构和重点接口协议的工作原理，总结在5G核心网场景下基于静态分析的自动化漏洞挖掘方法相较传统黑盒模糊测试方法的优势。对5G核心网的开源解决方案进行了源代码审计，发现在 5G 核心网协议实现中一类变量生命周期管理不当而导致的内存泄露安全问题，可导致5G核心网网元被拒绝服务攻击。基于此，提出了针对此类安全问题的通用漏洞模型，设计并实现了基于控制流和数据流混合分析的自动化漏洞挖掘方法。通过实验对该方法进行了有效性测试和效率评估，成功挖掘到了通用 5G 开源解决方案——Open5GS 中的5个未公开安全漏洞，涵盖多个接口协议应用场景，获得了4个CVE 编号。通过模拟环境，验证了该系列漏洞的影响范围广且利用条件低，充分证明了所提自动化漏洞挖掘方法的有效性，并向相关厂商进行了披露