Kunlun-M静态代码分析系统开发指南

Kunlun-M静态代码分析系统开发指南

Kunlun-M KunLun-M是一个完全开源的静态白盒扫描工具，支持PHP、JavaScript的语义扫描，基础安全、组件安全扫描，Chrome Ext\Solidity的基础扫描。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/Kunlun-M

项目概述

Kunlun-M（原名Cobra-W）是一款功能强大的静态代码分析系统，专注于自动化检测代码中的安全问题和潜在风险。该系统支持多种编程语言，采用先进的AST（抽象语法树）分析技术，能够深入解析代码结构，准确识别各类安全问题。

快速入门

基本使用

Kunlun-M提供了简洁的命令行接口，用户可以通过以下命令查看帮助信息：

python cobra.py -h

系统支持多种扫描选项：

• -t/--target：指定扫描目标，可以是文件、目录或压缩包
• -f/--format：指定输出格式（支持html、json、csv、xml）
• -o/--output：指定输出位置（文件或标准输出）
• -r/--rule：指定要使用的规则ID
• -lan/--language：指定目标语言
• -b/--blackpath：设置排除路径

典型使用示例

1. 扫描指定目录：

python cobra.py -t tests/vulnerabilities

2. 使用特定规则扫描：

python cobra.py -t tests/vulnerabilities -r 1000,1001

3. 输出JSON格式报告：

python cobra.py -t tests/vulnerabilities -f json -o /tmp/report.json

4. 指定PHP语言并排除vendor目录：

python cobra.py -t tests/vulnerabilities --lan php -b vendor --debug

系统架构解析

核心执行流程

Kunlun-M的代码分析过程遵循以下逻辑流程：

1. 参数解析与初始化（__init__.py）
2. 命令行接口处理（cli.py）
3. 规则库加载（until.py）
4. 语言和框架识别（detection.py）
5. 扫描引擎启动（engine.py）
6. AST转换（cast.py）
7. AST深度分析（parser.py）
8. 结果整理（engine.py）
9. 报告导出（export.py）

关键模块说明

• cast.py：负责AST预处理，如函数匹配和变量名提取
• config.py：处理系统配置和目录设置
• engine.py：扫描主逻辑和结果处理核心
• parser.py：AST分析的核心实现
• rule.py：规则加载和处理模块

规则系统详解

规则文件结构

规则文件按照以下目录结构组织：

rules/{语言类型}/CVI_xxxx.py

规则文件命名必须严格遵循CVI_编号.py格式，否则无法被系统加载。

规则模板

每个规则文件需要包含一个与文件名同名的类，基本结构如下：

class CVI_1000():
    """反射型XSS问题检测规则"""
    
    def __init__(self):
        self.svid = 1000  # 规则ID
        self.language = "PHP"  # 适用语言
        self.author = "LoRexxar/wufeifei"  # 作者
        self.vulnerability = "Reflected XSS"  # 问题类型
        self.description = "Reflected XSS"  # 详细描述
        
        self.status = True  # 规则启用状态
        
        # 匹配配置
        self.match_mode = "function-param-regex"
        self.match = "echo|print|print_r|exit|die|printf..."
    
    def main(self, regex_string):
        """自定义匹配逻辑"""
        pass

匹配模式分类

Kunlun-M支持三种匹配模式：

1. 纯正则匹配（only-regex）：

   • 直接通过正则表达式匹配问题点
   • 不进行参数分析
   • 适用于简单明确的问题模式

2. 函数参数正则匹配（function-param-regex）：

   • 通过特定函数识别问题点
   • 对函数参数进行AST分析
   • 确认参数可控性后判定问题

3. 自定义匹配（vustomize-match）：

   • 先通过正则匹配潜在问题点
   • 调用自定义的main函数解析参数
   • 对解析结果进行AST分析

语法分析技术

分析流程

语法分析是Kunlun-M的核心功能，主要分为以下几个步骤：

1. AST生成：使用phply等解析器将代码转换为抽象语法树
2. 节点遍历：倒序遍历AST节点，回溯变量赋值链
3. 可控性判断：分析变量是否来自用户可控输入
4. 结果判定：根据分析结果确定问题存在性

关键分析函数

1. analysis()：

   • 主分析函数，处理各种语法结构
   • 识别函数调用、赋值语句等关键节点
   • 根据节点类型分派到具体分析函数

2. parameters_back()：

   • 递归回溯变量赋值链
   • 判断变量是否来自可控源（如$_GET、$_POST等）
   • 处理跨文件引用情况

3. deep_parameters_back()：

   • 深度递归分析函数
   • 处理复杂的变量传递链
   • 支持跨文件变量追踪

高级特性

自动规则生成（Auto Rule）

当检测到以下情况时，系统会自动生成新规则：

• 特定函数调用位于其他函数内部
• 参数来自函数参数而非直接用户输入

自动规则生成过程：

1. 提取函数/类定义
2. 生成匹配模式
3. 创建临时规则
4. 对新规则进行扫描

安全过滤机制（Secret）

针对特定CMS/框架的安全过滤函数，系统提供白名单机制：

1. 在rules/secret/目录下创建配置文件
2. 定义安全函数及其防护的问题类型
3. 扫描时自动识别并跳过已防护的问题

示例配置：

wordpress = {
    "esc_url": [1000, 10001],  # 防护XSS等问题
    "esc_sql": [1004, 1005, 1006],  # 防护SQL注入
}

最佳实践

1. 规则编写建议：

   • 优先使用function-param-regex模式
   • 正则表达式要精确匹配目标模式
   • 充分考虑各种代码变形情况

2. 扫描优化技巧：

   • 使用排除路径排除第三方库
   • 针对项目特点配置secret规则
   • 合理选择规则集减少扫描时间

3. 结果分析要点：

   • 关注code=3的不确定结果
   • 检查自动生成的规则是否合理
   • 结合上下文判断问题实际影响

通过深入理解Kunlun-M的工作原理和灵活运用各种功能特性，用户可以构建高效精准的静态代码分析流程，有效提升代码安全性。

Kunlun-M KunLun-M是一个完全开源的静态白盒扫描工具，支持PHP、JavaScript的语义扫描，基础安全、组件安全扫描，Chrome Ext\Solidity的基础扫描。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/Kunlun-M