एमआईटी पाठ्यक्रम "कंप्यूटर सिस्टम सुरक्षा"। व्याख्यान 21: डेटा ट्रैकिंग, भाग 3

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी। व्याख्यान पाठ्यक्रम # 6.858। "कंप्यूटर सिस्टम की सुरक्षा।" निकोलाई ज़ेल्डोविच, जेम्स मिकेंस। 2014 साल

कंप्यूटर सिस्टम सुरक्षा सुरक्षित कंप्यूटर सिस्टम के विकास और कार्यान्वयन पर एक कोर्स है। व्याख्यान खतरे के मॉडल को कवर करते हैं, हमले जो सुरक्षा से समझौता करते हैं, और हाल के वैज्ञानिक कार्यों के आधार पर सुरक्षा तकनीक। विषयों में ऑपरेटिंग सिस्टम (OS) सुरक्षा, सुविधाएँ, सूचना प्रवाह प्रबंधन, भाषा सुरक्षा, नेटवर्क प्रोटोकॉल, हार्डवेयर सुरक्षा और वेब अनुप्रयोग सुरक्षा शामिल हैं।

व्याख्यान 1: "परिचय: खतरे के मॉडल" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 2: "हैकर हमलों का नियंत्रण" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 3: "बफर ओवरफ्लो: शोषण और संरक्षण" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 4: "पृथक्करण का पृथक्करण" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 5: "सुरक्षा प्रणालियाँ कहाँ से आती हैं?" भाग 1 / भाग 2
व्याख्यान 6: "अवसर" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 7: "मूल ग्राहक सैंडबॉक्स" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 8: "नेटवर्क सुरक्षा मॉडल" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 9: "वेब अनुप्रयोग सुरक्षा" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 10: "प्रतीकात्मक निष्पादन" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 11: "उर / वेब प्रोग्रामिंग भाषा" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 12: नेटवर्क सुरक्षा भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 13: "नेटवर्क प्रोटोकॉल" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 14: "एसएसएल और एचटीटीपीएस" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 15: "मेडिकल सॉफ्टवेयर" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 16: "साइड चैनल हमलों" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 17: "उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 18: "निजी ब्राउज़िंग इंटरनेट" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 19: "बेनामी नेटवर्क" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 20: "मोबाइल फोन सुरक्षा" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3
व्याख्यान 21: "ट्रैकिंग डेटा" भाग 1 / भाग 2 / भाग 3

छात्र: तो, वास्तु समर्थन आदर्श समाधान है?

प्रोफेसर: हां, इसके लिए भी तरीके हैं। हालांकि, यह थोड़ा जटिल है, क्योंकि जैसा कि आप देख सकते हैं, हमने चर के बगल में दागी स्थिति को उजागर किया। इसलिए, यदि आप उपकरण द्वारा प्रदान किए गए समर्थन के बारे में सोचते हैं, तो हार्डवेयर के लेआउट को बदलना बहुत मुश्किल हो सकता है, क्योंकि यहां सब कुछ सिलिकॉन में पकाया जाता है। लेकिन अगर यह Dalvic वर्चुअल मशीन में उच्च स्तर पर संभव है, तो कोई सोच सकता है कि हार्डवेयर स्तर पर चर और उनके संक्रमण को साइड में रखना संभव होगा। इसलिए यदि आप सिलिकॉन में लेआउट बदलते हैं, तो आप शायद काम कर सकते हैं।



स्टूडेंट: टेंटड्रॉइड git ब्रांच की परमिशन, ब्रांच परमिशन पर बनने वाली जानकारी के साथ क्या करता है?

प्रोफेसर: हम एक सेकंड में इस पर वापस आ जाएंगे, इसलिए इस विचार को तब तक पकड़ें जब तक हम इसे प्राप्त नहीं कर लेते।

छात्र: मुझे आश्चर्य है कि अगर बफर ओवरफ्लो यहां हो सकता है, क्योंकि ये चीजें - चर और उनके संक्रमण - एक साथ ढेर?

प्रोफेसर: यह एक अच्छा सवाल है। एक उम्मीद करेगा कि जावा जैसी भाषा में कोई बफर अतिप्रवाह नहीं है। लेकिन सी भाषा के मामले में, कुछ भयावह हो सकता है, क्योंकि यदि आपने किसी तरह एक बफर अतिप्रवाह किया है, और फिर चर के लिए दागी टैग को फिर से लिखा है, तो उनके शून्य मान ढेर में सेट हो जाते हैं और डेटा स्वतंत्र रूप से नेटवर्क में बह जाता है।

छात्र: मुझे लगता है कि यह सब भविष्यवाणी की जा सकती है?

प्रोफेसर: बिल्कुल सच। बफर कैनफ्लो के मुद्दे को "कैनरीज़" - स्टैक संकेतक की मदद से हल किया जा सकता है, क्योंकि यदि आपके पास स्टैक पर यह डेटा है, तो आप उन्हें ओवरराइट नहीं करना चाहते हैं या आप नहीं चाहते हैं कि पहले से ही ओवरराइट किए गए मान किसी तरह से क्रैक हो जाएं। तो आप बिल्कुल सही हैं - आप बस बफर ओवरफ्लो को रोक सकते हैं।

संक्षेप में, इस निम्न x86 / ARM स्तर पर टैंट ट्रैकिंग प्रदान की जा सकती है, हालांकि यह थोड़ा महंगा और सही तरीके से लागू करने में थोड़ा मुश्किल हो सकता है। आप पूछ सकते हैं कि क्यों हम सबसे पहले मॉनिटरिंग के बजाय संक्रमण ट्रैकिंग के मुद्दे को हल कर रहे हैं कि कैसे प्रोग्राम नेटवर्क पर कुछ भेजने की कोशिश करता है, सिर्फ डेटा स्कैन करके जो हमें गोपनीय लगता है। यह बजाय आसान लगता है, क्योंकि तब हमें उस कार्यक्रम को गतिशील रूप से मॉनिटर करने की आवश्यकता नहीं है जो वह करता है।



समस्या यह है कि यह केवल हेयुरिस्टिक स्तर पर काम करेगा। वास्तव में, यदि कोई हमलावर जानता है कि आप बस ऐसा कर रहे हैं, तो वह आसानी से आपको क्रैक कर सकता है। यदि आप बस वहां बैठते हैं और सामाजिक सुरक्षा संख्याओं को टटोलने की कोशिश करते हैं, तो एक हमलावर बस बेस 64 एनकोडिंग का उपयोग कर सकता है या कुछ अन्य बेवकूफ काम कर सकता है, जैसे संपीड़न। इस प्रकार के फिल्टर को दरकिनार करना काफी तुच्छ है, इसलिए व्यवहार में सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए यह पूरी तरह से अपर्याप्त है।

अब हम आपके प्रश्न पर वापस आते हैं कि हम शाखा शाखाओं के माध्यम से बहने वाले प्रवाह को कैसे ट्रैक कर सकते हैं। यह हमें इम्प्लिक्ट फ्लो या इम्प्लिक्ट फ्लो नामक विषय की ओर ले जाएगा। एक निहित धारा आम तौर पर तब होती है जब आपके पास एक संक्रमित मूल्य होता है जो प्रभावित करेगा कि आप किसी अन्य चर को कैसे असाइन करते हैं, भले ही उस अंतर्निहित धारा चर सीधे चर को असाइन न करें। मैं एक ठोस उदाहरण दूंगा।
मान लीजिए कि आपका कोई स्टेटमेंट है जो आपके IMEI को देखता है और कहता है, "यदि यह 42 से अधिक है, तो मैं x = 0 असाइन करूंगा, अन्यथा मैं x = 1. असाइन करूंगा।"

दिलचस्प है, हम पहले गोपनीय IMEI डेटा को देखते हैं और एक निश्चित संख्या के साथ तुलना करते हैं, लेकिन फिर, x को असाइन करते हुए, हम कुछ भी ऐसा नहीं असाइन करते हैं जो सीधे इस गोपनीय डेटा से प्राप्त होगा।



यह अंतर्निहित धागे में से एक का एक उदाहरण है। X का मान वास्तव में ऊपर की तुलना पर निर्भर करता है, लेकिन प्रतिकूल, यदि वह होशियार है, तो अपने कोड को इस तरह से बना सकता है कि इसमें कोई सीधा संबंध नहीं खोजा जा सकता है।

कृपया ध्यान दें कि यहां तक ​​कि केवल x = 0, x = 1 निर्दिष्ट करने के बजाय, आप केवल नेटवर्क पर कुछ भेजने के लिए कमांड डाल सकते हैं, अर्थात, आप नेटवर्क पर कह सकते हैं कि x = 0 या x = 1; या ऐसा कुछ। यह इन अंतर्निहित थ्रेड्स में से एक का एक उदाहरण है जो TaintDroid जैसी प्रणाली को नियंत्रित नहीं कर सकता है। तो, इसे एक स्पष्ट धारा के रूप में एक निहित धारा कहा जाता है, उदाहरण के लिए, एक असाइनमेंट ऑपरेटर। इसलिए डेवलपर्स इस समस्या से अवगत हैं।
अगर मुझे सही तरीके से समझ में आया, तो उन्होंने मुझसे पूछा कि अगर हमारे पास किसी प्रकार का मशीन फंक्शन है जो उपरोक्त उदाहरण के समान कुछ करता है, और इसलिए TaintDroid सिस्टम को यह जानने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि TaintDroid इस कोड को देखने और चीजों को देखने में सक्षम नहीं होगा उस तरह का। वैसे, डेवलपर्स का दावा है कि वे मशीन-उन्मुख तरीकों का उपयोग करके इसे नियंत्रित करेंगे जो आभासी मशीन द्वारा स्वयं निर्धारित किए जाते हैं और वे इस पद्धति को लागू करने के तरीके पर विचार करेंगे। उदाहरण के लिए, हम इन दो नंबरों को लेते हैं और फिर उनका औसत मूल्य वापस करते हैं। इस मामले में, टेंटड्रॉइड सिस्टम मशीन फ़ंक्शन पर भरोसा करेगा, इसलिए हमें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि उपयुक्त टेंट संक्रमण नीति क्या होनी चाहिए।

हालाँकि, आप सही हैं कि अगर मशीन कोड के अंदर ऐसा कुछ छिपा हुआ था और किसी कारण से इसे खुले संशोधन के अधीन नहीं किया गया था, तो टेंटड्रॉइड के लेखकों द्वारा आविष्कार की गई मैनुअल नीतियां इस निहित धारा को नहीं पकड़ सकती हैं। वास्तव में, यह सूचना को किसी तरह लीक करने की अनुमति दे सकता है। इसके अलावा, यहां तक ​​कि एक सीधी धारा भी हो सकती है, जिसे टेंटड्रॉइड के लेखकों ने नोटिस नहीं किया था, और हमारे पास और भी अधिक प्रत्यक्ष रिसाव हो सकता है।



छात्र: अर्थात व्यवहार में यह बहुत खतरनाक लगता है, है ना? क्योंकि आप सचमुच सभी संक्रमित मूल्यों को अंतिम 3 लाइनों को देखकर मिटा सकते हैं।

प्रोफेसर: हमारे पास कई वर्ग थे जिन्होंने इस बात की पड़ताल की कि इस तरह के कामों में निहित प्रवाह कैसा है। इसे ठीक करने के कई तरीके हैं। इसे रोकने का एक तरीका यह है कि पीसी को एक टेंट टैग आवंटित किया जाए, अनिवार्य रूप से इसे शाखा परीक्षण के साथ संक्रमित किया जाए। विचार यह है कि मानवीय दृष्टिकोण से, हम इस कोड पर विचार कर सकते हैं और कह सकते हैं कि यह निहित धारा यहां मौजूद है, क्योंकि यहां पहुंचने के लिए, हमें गोपनीय डेटा में खोदना था।

तो कार्यान्वयन स्तर पर इसका क्या मतलब है? इसका मतलब है कि यहां पहुंचने के लिए, पीसी में कुछ ऐसा होना चाहिए जो गोपनीय डेटा से संक्रमित हो। यही है, हम कह सकते हैं कि हमने यह डेटा प्राप्त किया क्योंकि पीसी यहाँ स्थापित किया गया था - x = 0 - या यहाँ - x = 1।

सामान्य तौर पर, आप कल्पना कर सकते हैं कि सिस्टम कुछ विश्लेषण करेगा और पता लगाएगा कि इस जगह पर इम्प्लिक्ट फ्लो पीसी संक्रमित नहीं है, फिर वह IMEI से संक्रमण उठाता है, और इस बिंदु पर जहां x = 0, पीसी पहले से ही संक्रमित है। अंत में, क्या होता है कि अगर x एक वैरिएबल है जो शुरू में बिना दाग के प्रदर्शित होता है, तो हम कहते हैं: "ठीक है, इस बिंदु पर x = 0, हम पीसी से संक्रमण प्राप्त करते हैं, जो वास्तव में आईएमईआई में ऊपर संक्रमित था"। यहां कुछ सूक्ष्मताएं हैं, लेकिन सामान्य तौर पर, आप यह पता लगा सकते हैं कि पीसी कैसे स्थापित किया गया है और फिर लक्ष्य ऑपरेटरों को संक्रमण फैलाने की कोशिश करता है।

क्या यह स्पष्ट है? यदि आप अधिक जानना चाहते हैं, तो हम इस विषय पर बात कर सकते हैं क्योंकि मैंने इस तरह का बहुत शोध किया है। हालाँकि, जिस प्रणाली का मैंने अभी वर्णन किया है वह फिर से बहुत रूढ़िवादी हो सकती है। कल्पना करें कि एक्स = 1 के बजाय, यहाँ, ऊपर के रूप में, हमारे पास भी एक्स = 0. है इस मामले में, यह आईएमईआई से संबंधित कुछ के साथ एक्स को संक्रमित करने का कोई मतलब नहीं है, इसलिए इन शाखाओं से कोई भी जानकारी लीक नहीं हो सकती है।

लेकिन अगर आप एक कम्प्यूटरीकृत पीसी संक्रमण योजना का उपयोग करते हैं, तो आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि कितने x चर भ्रष्ट हो गए हैं। कुछ सूक्ष्मताएँ हैं जो आप इनमें से कुछ समस्याओं के समाधान के लिए कर सकते हैं, लेकिन यह थोड़ा कठिन होगा।

छात्र: जब आप स्टेटमेंट से बाहर निकलते हैं, तो आप ब्रांच से भी बाहर निकल जाते हैं, और आप खुद को संक्रमण से मुक्त कर लेते हैं

प्रोफेसर: एक नियम के रूप में, हां, जैसे ही चर का सेट समाप्त होता है, पीसी संक्रमण से साफ हो जाएगा। इन्फेक्शन केवल इन शाखाओं के अंदर x से x में स्थापित किया जाता है। कारण यह है कि जब आप यहाँ नीचे जाते हैं तो आप इसे कोई फर्क नहीं पड़ता कि IMEI क्या था।



हमने इस बारे में बात की कि यह बहुत कम स्तर पर संक्रमण कैसे उपयोगी है, हालांकि यह काफी महंगा है, क्योंकि यह वास्तव में आपको यह देखने की अनुमति देता है कि आपके डेटा का जीवनकाल क्या है। व्याख्यान के एक जोड़े से पहले, हमने इस तथ्य के बारे में बात की कि अक्सर महत्वपूर्ण डेटा मेमोरी में रहता है जितना आप सोचते हैं।

आप कल्पना कर सकते हैं कि x86 या एआरएम संक्रमण को ट्रैक करते समय यह काफी महंगा है, आप इसका उपयोग अपने सिस्टम को ऑडिट करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप एक गुप्त कुंजी को संक्रमित कर सकते हैं जिसे एक उपयोगकर्ता ने दर्ज किया है और देखें कि यह पूरे सिस्टम में कहां और कैसे चलता है। यह एक ऑफ़लाइन विश्लेषण है, यह उपयोगकर्ताओं को प्रभावित नहीं करता है, इसलिए यह सामान्य है कि यह धीमा हो सकता है। इस तरह के विश्लेषण से यह पता लगाने में मदद मिलेगी कि उदाहरण के लिए, यह डेटा कीबोर्ड बफर में गिरता है, यह बाहरी सर्वर के लिए है, यह कहीं और है। तो भले ही यह एक धीमी प्रक्रिया है, फिर भी यह बहुत उपयोगी हो सकता है।

जैसा कि मैंने कहा, टेंटड्रॉइड की एक उपयोगी विशेषता यह है कि यह संक्रमण स्रोतों के "ब्रह्मांड" और संक्रमित जानकारी के अवशोषक को सीमित करता है। लेकिन एक डेवलपर के रूप में, आप शायद संक्रमण के निशान पर अधिक सटीक नियंत्रण रखना चाहते हैं जो आपके कार्यक्रम के साथ बातचीत करता है। इसलिए, एक प्रोग्रामर के रूप में, आप निम्न कार्य करना चाहेंगे।
तो, आप इस तरह के कुछ इंट की घोषणा करते हैं और इसे एक्स कहते हैं, और फिर उस पर एक लेबल बाँधते हैं। इस लेबल का अर्थ यह है कि ऐलिस उस जानकारी का स्वामी है जिसे वह बॉब को देखने की अनुमति देता है, या यह जानकारी बॉब द्वारा देखने के लिए चिह्नित है। TaintDroid आपको ऐसा करने की अनुमति नहीं देता है, क्योंकि यह अनिवार्य रूप से लेबल के इस ब्रह्मांड को नियंत्रित करता है, लेकिन एक प्रोग्रामर के रूप में, आप ऐसा करना चाह सकते हैं।

मान लीजिए कि आपके कार्यक्रम में इनपुट और आउटपुट चैनल हैं, और वे भी लेबल किए गए हैं। ये लेबल हैं जो आपने सिस्टम के विपरीत प्रोग्रामर के रूप में चुना था, यह कहने की कोशिश कर रहा है कि ऐसी चीजें पहले से पूर्व निर्धारित हैं। इनपुट चैनलों के लिए कहें जो आपने पढ़ा मान सेट करें जो चैनल लेबल प्राप्त करता है।



यह बहुत ही समान है कि टेंटड्रॉइड कैसे काम करता है - अगर जीपीएस सेंसर मूल्यों को पढ़ा जाता है, तो वे जीपीएस चैनल के दागी टैग के साथ चिह्नित होते हैं, लेकिन अब, एक प्रोग्रामर के रूप में, आप इन लेबल का चयन स्वयं करते हैं। इस मामले में, आउटपुट चैनल के लेबल को हमारे द्वारा रिकॉर्ड किए गए लेबल मान से मेल खाना चाहिए।



अन्य नीतियों को यहां पेश किया जा सकता है, लेकिन मुख्य विचार यह है कि प्रोग्राम मैनेजर हैं जो डेवलपर को यह चुनने देते हैं कि किस तरह के लेबल हैं और उनके शब्दार्थ क्या हो सकते हैं। इसके लिए प्रोग्रामर से बहुत अधिक काम की आवश्यकता होगी, जिसके परिणामस्वरूप स्थिर जांच करने की क्षमता होगी। स्थिर से मेरा मतलब है कि एक चेक जो संकलन के समय किया जाता है और कई प्रकार की सूचना प्रवाह त्रुटियों को "पकड़" सकता है।

इसलिए यदि आप उचित अनुमति के साथ सभी नेटवर्क चैनलों और स्क्रीन चैनलों को लेबल के साथ सावधानीपूर्वक लेबल करते हैं, और फिर सावधानी से अपने डेटा को रखें, जो बोर्ड पर एक उदाहरण के रूप में दिया गया है, तो संकलन के दौरान कंपाइलर आपको बता सकेगा: "हे, यदि आप इस कार्यक्रम को देखते हैं, तब आपको सूचना लीक का अनुभव हो सकता है क्योंकि डेटा का एक हिस्सा एक ऐसे चैनल से गुजरेगा जिस पर भरोसा नहीं किया जाता है। ”

उच्च स्तर पर, एक स्थैतिक जाँच इन त्रुटियों में से कई को पकड़ सकती है, क्योंकि ऐसे int {ऐलिस level बॉब} x टिप्पणियाँ थोड़े प्रकार की होती हैं। जैसे कंपाइलर टाइप-लैंग्वेज में टाइप-रिलेटेड एरर पकड़ सकते हैं, वैसे ही वे उक्त लैंग्वेज में लिखे कोड के साथ काम कर सकते हैं, यह कहते हुए कि अगर आप इस प्रोग्राम को चलाते हैं, तो यह समस्या हो सकती है। इसलिए, आपको लेबल के काम करने के तरीके को ठीक करने की आवश्यकता है, आपको कुछ को अलग करने की आवश्यकता हो सकती है, और इसी तरह।

इस प्रकार, भाषा के आधार पर, ये लेबल I / O पोर्ट और इस तरह के लोगों के साथ जुड़े हो सकते हैं। टेंटड्रॉइड आपको सूचना प्रवाह और सूचना लीक के संचालन के सिद्धांतों से खुद को परिचित करने का अवसर देता है, हालांकि, इन प्रक्रियाओं के प्रबंधन के लिए अधिक स्पष्ट शब्दार्थ के साथ अधिक जटिल प्रणालियां हैं।



ध्यान रखें कि जब हम स्थैतिक सत्यापन के बारे में बात करते हैं, तो यह हमारे लिए गतिशील सत्यापन के बजाय सांख्यिकीय सत्यापन की मदद से अधिक से अधिक विफलताओं और त्रुटियों को पकड़ने के लिए बेहतर है। इसका एक बहुत ही नाजुक कारण है। मान लीजिए कि हमने किसी प्रोग्राम की अवधि के लिए सभी स्थिर चेक बंद कर दिए हैं, जो हम निश्चित रूप से कर सकते हैं।
समस्या यह है कि इन चेकों की विफलता या सफलता एक अंतर्निहित चैनल है। इस प्रकार, एक हमलावर कुछ जानकारी के साथ कार्यक्रम प्रदान कर सकता है, और फिर जांचें कि क्या इससे प्रोग्राम क्रैश हो गया है। यदि कोई विफलता होती है, तो हैकर कह सकता है: "हाँ, हम सूचना के प्रवाह के कुछ गतिशील सत्यापन से गुजरे हैं, इसलिए गणना प्रक्रिया को प्रभावित करने वाले मूल्यों के बारे में यहाँ कुछ रहस्य है।" इसलिए, आप इन चेकों को यथासंभव स्थिर बनाने का प्रयास करना चाहेंगे।

यदि आप इन चीजों के बारे में अधिक जानकारी चाहते हैं, तो आपको Jif देखना चाहिए। यह एक बहुत शक्तिशाली प्रणाली है जिसने लेबल गणना विधियों के लेबल बनाए हैं। आप इसके साथ शुरू कर सकते हैं और उस दिशा में आगे बढ़ सकते हैं। मेरे सहयोगी, प्रोफेसर ज़ेल्डोविच, ने इस क्षेत्र में बहुत अच्छा किया है, इसलिए आप उनसे इस विषय पर बात कर सकते हैं।

दिलचस्प है, टैग्स को देखने और उनका वर्णन करने की क्षमता में टेंटडायराइड बहुत सीमित है। ऐसी प्रणालियां हैं जो आपको अधिक शक्तिशाली चीजें करने की अनुमति देती हैं।

अंत में, मैं इस बारे में बात करना चाहूंगा कि अगर हम पारंपरिक कार्यक्रमों का उपयोग करके या C या C ++ में लिखे गए प्रोग्रामों का उपयोग करके सूचना प्रवाह को ट्रैक करना चाहते हैं तो कोड निष्पादन की प्रक्रिया में इन सभी चीजों का समर्थन नहीं करते हैं। एक बहुत ही उचित TightLip प्रणाली है, और एक ही लेख के कुछ लेखक इस बात पर विचार कर रहे हैं कि कैसे एक प्रणाली में सूचना लीक को ट्रैक किया जाए जिसमें हम आवेदन में कुछ भी बदलना नहीं चाहते हैं।

मूल विचार यह है कि डोपेलगैंगर प्रक्रियाओं की अवधारणा, या "प्रक्रिया दोगुनी हो जाती है," का उपयोग यहां किया जाता है। TightLip डिफ़ॉल्ट रूप से एक प्रक्रिया डबल का उपयोग करता है। पहली चीज़ जो वह समय-समय पर उपयोगकर्ता की फ़ाइल प्रणाली को स्कैन करती है, गोपनीय फ़ाइल प्रकारों की तलाश करती है। यह ईमेल फाइल, टेक्स्ट डॉक्यूमेंट, आदि जैसे कुछ हो सकता है। इन फ़ाइलों में से प्रत्येक के लिए, सिस्टम अपना "क्लीन" संस्करण बनाता है। अर्थात्, ई-मेल संदेश फ़ाइल में, यह उदाहरण के लिए, डमी डेटा वाले समान लंबाई की एक पंक्ति के साथ "से" या "से" जानकारी को प्रतिस्थापित करता है। यह एक पृष्ठभूमि प्रक्रिया के रूप में चलता है।

जब एक प्रक्रिया शुरू होती है, तो दूसरी बात TightLip यह निर्धारित करती है कि क्या प्रक्रिया गोपनीय फ़ाइल तक पहुँचने की कोशिश कर रही है। यदि इस तरह की पहुंच होती है, तो TightLip इस प्रक्रिया का दोहरा हिस्सा बनाता है। यह लुक-अलाइक बिल्कुल मूल प्रक्रिया की तरह दिखता है, जो संवेदनशील डेटा को प्रभावित करने की कोशिश करता है, लेकिन मूल अंतर यह है कि लुक-अलाइक, मैं इसे डीजी को नामित करूंगा, क्लियर किए गए डेटा को पढ़ता है।



कल्पना करें कि आप अपनी ईमेल फ़ाइल तक पहुँचने की कोशिश में हैं। प्रणाली इस नई प्रक्रिया को जन्म देती है, डॉपेलगैंगर, बिल्कुल मूल के समान, लेकिन अब यह वास्तविक संवेदनशील डेटा के बजाय साफ किए गए डेटा को पढ़ता है। अनिवार्य रूप से, TightLip इन दोनों प्रक्रियाओं को समानांतर में चलाता है और उन्हें देखता है कि वे क्या कर रहे हैं। , , , . , , - , , – , , , -, .



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