[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,125 +2,177 @@
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id: wiki-2026-0508-reachability-analysis
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title: Reachability Analysis
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Vulnerability Reachability, SCA Reachability, Function-level Reachability]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [security, sca, supply-chain, static-analysis]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: multiple
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framework: snyk-endor-semgrep
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# [[Reachability Analysis|Reachability Analysis]]
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# Reachability Analysis
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 도달 가능성 분석(Reachability Analysis)은 소스 코드 및 오픈 소스 종속성 분석에 사용되는 보안 테스트 기법으로, 오염된 데이터가 민감한 싱크(sink)에 도달할 수 있는지 또는 특정 취약점이 실제 프로덕션 환경이나 실행 경로에서 호출 가능한지를 추적하는 방법입니다 [1, 2]. 콜 그래프(call graph)와 데이터 흐름 분석을 통해 취약한 함수로의 연결 고리를 식별하며, 도달할 수 없는 데드 코드(dead code)를 필터링합니다 [3, 4]. 결과적으로 노이즈와 오탐(false positives)을 줄여 개발자 및 보안팀이 실제 위협에 집중할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다 [4, 5].
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## 매 한 줄
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> **"매 vulnerable function 매 actually called 인지 — 매 noise 80%+ filter"**. 매 SCA (Software Composition Analysis) 매 evolution. Endor Labs / Snyk Reachability / Semgrep Supply Chain / Socket — 매 2026 standard for security triage.
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## 매 핵심
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> 도달 가능성 분석(Reachability Analysis)은 소스 코드 내의 데이터 흐름이나 호출 그래프(Call Graph)를 추적하여 특정 취약점이 실제 프로덕션 환경이나 실행 경로에서 도달 가능한지를 판별하는 보안 분석 기법입니다 [1, 2]. 이를 통해 신뢰할 수 없는 오염된 데이터가 민감한 싱크(sink)나 취약한 함수에 도달할 수 있는지 검증합니다 [3]. 결과적으로 실제 실행되지 않는 경로의 취약점을 필터링하여 경고 피로(alert fatigue)를 줄이고 보안 취약점 해결의 우선순위를 명확히 지정하는 데 핵심적인 역할을 합니다 [2, 4].
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### 매 reachability levels
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- **Package-level**: 매 dependency installed? (CVE found, but unused — 매 false positive 80%+)
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- **Module-level**: 매 module imported?
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- **Function-level**: 매 vulnerable function in call graph from app entry?
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- **Conditional reachability**: 매 reachable only under specific input?
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **작동 원리:** 도달 가능성 분석은 애플리케이션의 엔드포인트를 리졸브하고 취약한 함수로 이어지는 콜 그래프를 생성하여, 해당 코드 영역이 실제로 실행 가능한지를 판별합니다 [3]. 이를 통해 퍼스트 파티(first-party) 코드뿐만 아니라 서드 파티(third-party) 코드에 존재하는 취약점이 실제 실행 경로(execution paths)와 연결되어 있는지를 함수 수준(function-level)의 세분화된 단위로 추적할 수 있습니다 [2, 5].
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* **보안 점검 및 문제 해결의 우선순위 지정:** 이 기법의 가장 큰 이점은 개발자의 알림 피로도(alert fatigue)를 줄이는 데 있습니다 [5]. 실제 런타임 조건에서 도달할 수 없는 데드 경로나 실행되지 않는 모듈에 위치한 취약점을 제외(필터링)시킴으로써, 심각성, 익스플로잇 가능성(exploitability), 비즈니스 영향도 등을 고려한 맥락 인식 기반의 우선순위 분류가 가능해집니다 [4, 6].
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* **주요 보안 분석 도구에서의 활용 사례:**
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* **Endor Labs:** 퍼스트 파티 및 서드 파티 코드 전반에 걸친 함수 수준의 도달 가능성 분석을 적용하여, 취약점이 외부의 신뢰할 수 없는 입력에 노출되는지 판단하고 SCA(Software Composition Analysis)와 [[SAST|SAST]](Static Application Security [[Testing|Testing]]) 결과를 통합합니다 [2, 5].
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* **Veracode:** 데이터 흐름을 추적하여 오염된(tainted) 데이터가 민감한 싱크(sink)에 도달할 수 있는지를 도달 가능성 분석을 통해 확인합니다 [1].
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* **[[Corgea|Corgea]]:** SAST 스캔 과정에서 엔드포인트를 식별하고 취약한 함수에 대한 콜 그래프를 생성하여 도달 여부를 시각화합니다 [3].
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* **Qwiet AI:** CPG(Code Property Graph) 분석과 함께 도달 가능성 기반의 필터링을 사용하여, 스캔 속도를 최적화하고 분류해야 할 보안 경고 수를 효과적으로 줄입니다 [7, 8].
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### 매 techniques
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- **Static call graph**: 매 AST + import resolution → call edges (Python: pyan, JS: madge, Java: WALA).
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- **Points-to analysis**: 매 pointer/reference flow — Soot, Doop.
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- **Symbolic execution**: 매 path conditions (KLEE, angr) — heavy.
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- **Dynamic tracing**: 매 runtime instrumentation (Sentry, Datadog ASM).
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- **Hybrid**: 매 static + runtime — 매 most accurate.
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### 매 응용
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1. CVE triage — 매 1000 alerts → 매 50 actually exploitable.
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2. License risk — 매 GPL function actually used?
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3. Dead code elimination — 매 unreachable → tree-shake.
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4. Compliance — FedRAMP / SLSA evidence.
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5. SBOM augmentation — VEX (Vulnerability Exploitability eXchange) generation.
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- **작동 원리**: 도달 가능성 분석은 소스 코드의 엔드포인트를 분석하고 취약한 함수로 향하는 호출 그래프를 생성하여 취약점의 실제 도달 여부를 보여줍니다 [1]. 특히 데이터 흐름을 추적하여 오염된 데이터(tainted data)가 민감한 영역(sensitive sinks)으로 흘러 들어갈 수 있는지 파악하는 데 중점을 둡니다 [3].
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- **오탐 및 알림 피로 감소**: 해당 분석 기법은 취약한 함수가 실제로 호출되는지, 또는 신뢰할 수 없는 사용자 입력에 노출되는지와 같은 문맥(context)을 기반으로 스캔 결과를 필터링합니다 [2]. 이를 통해 무의미한 오탐(False Positive)으로 인한 알림 피로도를 줄이고, 개발자가 실제 위험이 존재하는 취약점을 기반으로 리스크 우선순위를 지정할 수 있도록 돕습니다 [4].
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- **주요 보안 도구([[SAST|SAST]]/SCA)에서의 활용**:
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- **Endor Labs**: 서드파티(third-party)와 퍼스트파티(first-party) 코드 전반에 걸쳐 매우 세밀한 함수 수준(function-level)의 도달 가능성을 분석하여, 코드의 취약점이 실제 실행 경로와 어떻게 연결되는지 파악합니다 [2, 4].
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||||
- **Veracode**: 오염된 데이터가 민감한 영역에 접근하는지 확인하기 위해 데이터 흐름 추적 및 도달 가능성 분석을 수행합니다 [3].
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||||
- **[[Corgea|Corgea]]**: 엔드포인트를 해석하고 호출 그래프를 구축하여 실질적인 도달 가능성을 증명합니다 [1].
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- **Qwiet AI (Harness)**: 스캔 속도 향상 및 도달 가능성을 기반으로 한 취약점 필터링에 중점을 두어 결과를 도출합니다 [5, 6].
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## 💻 패턴
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[SAST (Static Application Security Testing)|SAST (Static Application Security Testing]], SCA (Software Composition Analysis), Call Graph, Data Flow Analysis, False Positives, Vulnerability Prioritization
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||||
- **Projects/Contexts:** Endor Labs, Veracode, [[Corgea|Corgea]], Qwiet AI
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||||
- **Contradictions/Notes:** 제공된 소스 내에서 도달 가능성 분석의 효용성에 대한 모순점은 없으며, 모든 자료가 공통적으로 SAST 및 SCA 도구에서 오탐을 줄이고 실제 위험을 식별하는 데 매우 효과적이고 필수적인 접근법이라고 동의하고 있습니다 [2, 4].
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*Last updated: 2026-04-19*
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- **Related Topics:** [[정적 애플리케이션 보안 테스트 (SAST)|정적 애플리케이션 보안 테스트 (SAST]], 소프트웨어 구성 분석 (SCA), 데이터 흐름 분석 (Data Flow Analysis), 호출 그래프 (Call Graph)
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||||
- **Projects/Contexts:** Endor Labs, Veracode, [[Corgea|Corgea]], Qwiet AI
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||||
- **Contradictions/Notes:** 단순 규칙이나 패턴 기반의 전통적인 정적 분석 도구는 문맥 파악의 한계로 인해 오탐을 다수 발생시킬 수 있으나, 도달 가능성 분석이 결합된 최신 분석 도구들은 도달 불가능한 경로의 노이즈를 필터링하여 실제 문제 해결 효율을 크게 높여줍니다 [4, 7].
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*Last updated: 2026-04-18*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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### Python — call graph with pyan/jedi
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||||
```python
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import jedi
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||||
def reachable_funcs(entry_file: str, target_func: str) -> bool:
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||||
visited, queue = set(), [entry_file]
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||||
while queue:
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||||
f = queue.pop()
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||||
if f in visited: continue
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||||
visited.add(f)
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||||
script = jedi.Script(path=f)
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||||
for ref in script.get_names(references=True):
|
||||
if ref.full_name and target_func in ref.full_name:
|
||||
return True
|
||||
if ref.module_path and ref.module_path != f:
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||||
queue.append(str(ref.module_path))
|
||||
return False
|
||||
```
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||||
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### JavaScript — madge call graph
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||||
```bash
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||||
npx madge --json src/index.js > graph.json
|
||||
```
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||||
```javascript
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||||
const graph = require('./graph.json');
|
||||
function reachable(entry, target, visited = new Set()) {
|
||||
if (visited.has(entry)) return false;
|
||||
visited.add(entry);
|
||||
if (entry === target) return true;
|
||||
return (graph[entry] || []).some(d => reachable(d, target, visited));
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Semgrep Supply Chain rule
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||||
```yaml
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||||
rules:
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||||
- id: lodash-prototype-pollution-reachable
|
||||
languages: [javascript]
|
||||
pattern: _.merge($DEST, $SRC)
|
||||
metadata:
|
||||
cve: CVE-2020-8203
|
||||
package: lodash
|
||||
vulnerable-versions: "<4.17.20"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### SBOM + VEX (CycloneDX)
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"vulnerabilities": [{
|
||||
"id": "CVE-2024-12345",
|
||||
"affects": [{"ref": "pkg:npm/lodash@4.17.15"}],
|
||||
"analysis": {
|
||||
"state": "not_affected",
|
||||
"justification": "vulnerable_code_not_in_execute_path",
|
||||
"detail": "merge() function not called from any entry point"
|
||||
}
|
||||
}]
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### Java — Soot points-to
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||||
```java
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||||
// pseudocode for Soot framework
|
||||
PackManager.v().getPack("wjtp").add(new Transform("wjtp.callgraph", new SceneTransformer() {
|
||||
protected void internalTransform(String phase, Map opts) {
|
||||
CallGraph cg = Scene.v().getCallGraph();
|
||||
Set<MethodOrMethodContext> reachable = new HashSet<>();
|
||||
Iterator<MethodOrMethodContext> it = cg.sourceMethods();
|
||||
while (it.hasNext()) reachable.add(it.next());
|
||||
// intersect with vulnerable methods
|
||||
}
|
||||
}));
|
||||
```
|
||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Runtime reachability (Datadog ASM-style)
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||||
```python
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||||
# Instrument vulnerable function
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||||
@trace_call
|
||||
def vulnerable_lib_func(*args):
|
||||
record_call_site(inspect.stack())
|
||||
return original(*args)
|
||||
# After load test → know which CVEs actually hit
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
### CI gate (GitHub Actions)
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||||
```yaml
|
||||
- uses: endorlabs/scan-action@v3
|
||||
with:
|
||||
namespace: my-org
|
||||
reachability: function
|
||||
fail-on: critical-reachable
|
||||
```
|
||||
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||||
## 매 결정 기준
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||||
| 상황 | Tool |
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|---|---|
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| 매 JS/TS monorepo | Socket / Snyk |
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| 매 Java/Kotlin | Endor Labs / Snyk |
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| 매 Python | Semgrep SC / Endor |
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| 매 polyglot enterprise | Endor Labs |
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||||
| 매 OSS, free | OSV-Scanner + custom call graph |
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| 매 runtime accuracy | Datadog ASM / Aikido / Oligo |
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||||
**기본값**: 매 2026 매 hybrid — static reachability gate in CI + runtime confirmation in prod.
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Software Composition Analysis]] · [[Static Analysis]] · [[Supply Chain Security]]
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||||
- 변형: [[Call Graph Analysis]] · [[Points-to Analysis]] · [[Taint Analysis]]
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||||
- 응용: [[CVE Triage]] · [[VEX]] · [[SBOM]] · [[SLSA]]
|
||||
- Adjacent: [[Endor Labs]] · [[Snyk]] · [[Semgrep]] · [[Socket]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 vulnerability summary, 매 fix PR generation (deps upgrade + breaking change risk), 매 VEX justification drafting.
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||||
**언제 X**: 매 call graph itself — LLM 매 hallucinate edges. 매 deterministic tools (Soot, jedi).
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||||
## ❌ 안티패턴
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- **All CVEs are critical**: 매 noise overwhelm — alert fatigue. 매 reachability filter 필수.
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||||
- **Static only**: 매 dynamic dispatch / reflection 매 miss. 매 runtime confirmation.
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||||
- **No transitive coverage**: 매 only direct deps — transitive vulns invisible.
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||||
- **Reachability = exploitability**: 매 reachable ≠ exploitable (auth, sandboxing). 매 still triage.
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||||
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## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Endor Labs research; Snyk reachability docs; OWASP Dependency Check).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full security reachability entry |
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Reference in New Issue
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