Н.В. Гололобов1, Е.Ю. Павленко2, Н.Н. Самарин3

1,2 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (Санкт-Петербург, Россия)

3 Московский технический университет связи и информатики (Москва, Россия)

3 samarin_nik@mail.ru

Постановка проблемы. Исследуемая научно-техническая проблема обусловлена увеличением числа киберугроз, направленных на эксплуатацию уязвимостей в программном коде за счет использования злоумышленниками концепции возвратно-ориентированного программирования. При реализации подобных атак формируются вредоносные цепочки из уже имеющихся в памяти инструкций, что с точки зрения процессора выглядит как легитимная последовательность вызовов функций и возвратов из них. За счет этого злоумышленникам удается обойти антивирусное программное обеспечение и другие современные методы защиты.

Цель. Проанализировать и систематизировать сценарии реализации кибератак с использованием возвратно-ориентирован-ного программирования для получения структурного описания поверхности атаки, а также определить перспективные механизмы обеспечения безопасности.

Результаты. Исследованы системные механизмы защиты от киберугроз. Установлено, что ни одно из рассмотренных средств не обеспечивает полной нейтрализации угрозы. Выявлена закономерность, состоящая в увеличении накладных расходов при повышении точности контроля целостности управления. Проведена систематизация сценариев кибератак на основе концепции возвратно-ориентированного программирования, а также выявлена и связь с защитными механизмами. Определен наиболее перспективный подход для противодействия данному классу киберугроз, который состоит в динамическом изменении расположения кода в процессе его исполнения для исключения возможности у нарушителя воспользоваться стабильной базы адресов инструкций.

Практическая значимость. Проведенная систематизация позволяет структурированно описать поверхность атаки, выделить наиболее перспективные механизмы защиты и связать их со сценариями угроз. Предложенное направление дальнейших исследований открывает возможности для разработки методов противодействия атакам на основе возвратно-ориентирован-ного программирования.

Гололобов Н.В., Павленко Е.Ю., Самарин Н.Н. Анализ сценариев атак на программное обеспечение, связанных с эксплуатацией уязвимостей и построением ROP-цепочек // Радиотехника. 2026. Т. 90. № 8. С. 131−139. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202608-12

1. Bansal A., Mishra D. A practical analysis of ROP attacks // arXiv preprint arXiv:2111.03537. 2021.
2. Zhang T. et al. SeBROP: blind ROP attacks without returns // Frontiers of Computer Science. 2022. V. 16. № 4. Р. 164818.
3. Das S. et al. ROPSentry: Runtime defense against ROP attacks using hardware performance counters // Computers & Security. 2018. V. 73. Р 374-388.
4. Зегжда Д.П., Александрова Е.Б., Калинин М.О. и др. Кибербезопасность цифровой индустрии. Теория и практика функциональной устойчивости к кибератакам. М.: Горячая линия - Телеком. 2021. 560 с.
5. Зубков Е.А., Овасапян Т.Д., Москвин Д.А., Зегжда Д.П. Информационная безопасность киберфизических систем с точки зрения методов моделирования систем // Материалы докладов науч.-практич. конф. «Неделя науки ИКНК». СПб: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 2024. С. 68-70.
6. Aristizabal D.H., Rodriguez D.M., Guevara R.Y. Measuring ASLR implementations on modern operating systems // 2013 47th International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST). IEEE. 2013. С. 1-6.
7. Evtyushkin D., Ponomarev D., Abu-Ghazaleh N. Jump over ASLR: Attacking branch predictors to bypass ASLR // 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO). IEEE. 2016. С. 1-13.
8. Lehniger K., Langendorfer P. Window canaries: Re-thinking stack canaries for architectures with register windows // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2022. V. 20. № 6. Р. 4637-4647.
9. Depuydt H. et al. Do we still need canaries in the coal mine? Measuring shadow stack effectiveness in countering stack smashing // International Conference on Availability, Reliability and Security. Cham: Springer Nature Switzerland. 2025. Р. 193-205.
10. Marco-Gisbert H., Ripoll I. Preventing brute force attacks against stack canary protection on networking servers // 2013 IEEE 12th International Symposium on Network Computing and Applications. IEEE. 2013. Р. 243-250.
11. Zouahi H. Gamifying Cybersecurity Education: A CTF-based Approach to Engaging Students in Software Security Laboratories // Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA). 2023.
12. Parida T., Das S. Analyzing PTM attack traces through PageDumper: A case study // 2022 IEEE 7th International Conference for Convergence in Technology (I2CT). IEEE. 2022. Р. 1-7.
13. Pewny J., Holz T. Control-flow restrictor: Compiler-based CFI for iOS // Proceedings of the 29th Annual Computer Security Applications Conference. 2013. Р. 309-318.
14. Muntean P. et al. Analyzing control flow integrity with LLVM-CFI // Proceedings of the 35th Annual Computer Security Applications Conference. 2019. Р. 584-597.
15. Zou C., Gao Y., Xue J. Practical software-based shadow stacks on x86-64 // ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO). 2022. V. 19. № 4. Р. 1-26.
16. Choi W. et al. SuM: Efficient shadow stack protection on ARM Cortex-M // Computers & Security. 2024. V. 136. Р. 103568.
17. Walcott-Justice K., Mars J., Soffa M. L. Theme: A system for testing by hardware monitoring events // Proceedings of the 2012 International Symposium on Software Testing and Analysis. 2012. Р. 12-22.
18. Lopez G. Fuzzing with Performance Monitoring and Tracing Hardware. Georgia Institute of Technology. 2022.
19. Huang K. et al. The taming of the stack: Isolating stack data from memory errors. 2022.
20. Chen G. et al. Safestack: Automatically patching stack-based buffer overflow vulnerabilities // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2013. V. 10. № 6. P. 368-379.