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P2 ConstantGuard: Lattice-Based Taint Analysis for Timing Side-Channel Risk Detection in C Code

ConstantGuard:面向 C 代码时序侧信道风险检测的基于格污点分析
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 2/10 · 该论文属于经典静态分析(格理论基础 + AST/CFG 语义检查),与我在静态分析技术上有泛泛交集;但它面向 C 代码时序侧信道这一特定安全任务,既不涉及 LLM/Agent(PL→AI 或 AI→PL),也与浮点程序分析、贝叶斯程序分析两个核心交叉方向无关,未命中研究画像的任何主轴。引用 0 inbox
Haoyi Zhang, Huaijin Ran, Tianfeng Liang, Md Maruf Hasan, Xunzhu Tang
crossref: 2026-09-12dblp: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出 ConstantGuard,用三级污点格、AST/CFG 语义检查与结构规则静态检测 C 代码时序侧信道风险。

时序侧信道漏洞源于秘密相关的控制流、内存访问与变时操作,是密码软件中的持续威胁。ConstantGuard 是面向 C 代码的静态分析器,用三级污点格建模污点传播,并结合 AST/CFG 语义检查与针对性结构规则识别风险。作者在 84 个函数的基准上评估:实例级 F1 为 69.66%,函数级准确率为 92.86%,较仅规则基线提升 14.57 个百分点。命名留出集在标识符重命名下 F1 无变化;外部留出集 F1 达 92.31%;吞吐超过 81,000 LOC/32 秒,且具近线性扩展。

问题
C 密码软件中秘密相关的控制流、内存访问和变时操作会引入时序侧信道,需要自动、可扩展地检测此类风险。
方法
ConstantGuard 将三级污点格与 AST/CFG 语义检查及结构规则结合,对 C 代码进行静态污点分析以标记时序侧信道风险。
评估
在 84 个函数基准上达到实例级 F1 69.66%、函数级准确率 92.86%,较规则基线提升 14.57 个百分点;命名/外部留出集与吞吐实验验证鲁棒性和可扩展性。
原文摘要(Abstract)

Timing side-channel vulnerabilities stem from secret-dependent control flow, memory accesses, and variable-time operations, and remain a persistent threat in cryptographic software. We present ConstantGuard, a static analyzer for timing side-channel risks in C that combines a three-level taint lattice, AST/CFG semantic checks, and targeted structural rules. On an 84-function benchmark, Constant-Guard reaches 69.66% instance-level F1 and 92.86% function-level accuracy, exceeding a rule-only baseline by +14.57 pp. A naming holdout yields zero F1 delta under identifier renaming; an external holdout reaches 92.31% F1; and throughput exceeds 81,000 LOC in under 32 seconds with near-linear scaling.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) · DBLP

BibTeX
@inproceedings{ZhangRLHT26,
  title = {ConstantGuard: Lattice-Based Taint Analysis for Timing Side-Channel Risk Detection in C Code},
  author = {Haoyi Zhang and Huaijin Ran and Tianfeng Liang and Md Maruf Hasan and Xunzhu Tang},
  booktitle = {FSE},
  year = {2026},
  doi = {10.1145/3803437.3806671}
}