基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法

针对Web客户端中基于文档对象模型的跨站脚本攻击(DOM XSS)漏洞检测问题,提出一种基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法。通过构造DOM模型和修改Firefox SpiderMonkey脚本引擎,利用动态的、基于bytecode的污点分析方法实现了DOM XSS漏洞的检测。对DOM对象类属性的扩展和SpiderMonkey字符串编码格式的修改可以完成污点数据标记;遍历JavaScript指令代码bytecode的执行路径,获得污点传播路径,实现污点数据集的生成;监控所有可能会触发DOM XSS攻击的输出点,实现DOM XSS漏洞的判定。在此基础上,利用爬虫程序设计并实现了一个互联网DOM XSS漏洞检测系统。实验结果表明,所提算法能有效检测网页存在的DOM XSS漏洞,其检测率可达92%。     

基于动态数据生成缺陷的XSS漏洞挖掘技术

XSS漏洞普遍存在于当前Web应用中,而且危害极其严重。随着Web2．0的到来,Web应用日趋大型化和复杂化,进一步为web漏洞的滋生提供了温床。针对大型web应用中复杂的数据组织结构,文章提出一种基于动态数据生成缺陷的XSS漏洞挖掘方法,能快速、高效地挖掘出大型Web应用中存在的XSS漏洞。同时,利用这一挖掘方法对web应用中存在的HTTPResponseSplitting漏洞、URLRedirection漏洞进行挖掘分析,都取得了非常显著的效果。     

基于规则库和网络爬虫的漏洞检测技术研究与实现

Web技术是采用HTTP或HTTPS协议对外提供服务的应用程序,Web应用也逐渐成为软件开发的主流之一,但Web应用中存在的各种安全漏洞也逐渐暴露出来,如SQL注入、XSS漏洞,给人们带来巨大的经济损失.为解决Web网站安全问题,文章通过对Web常用漏洞如SQL注入和XSS的研究,提出了一种新的漏洞检测方法,一种基于漏洞规则库、使用网络爬虫检测SQL注入和XSS的技术.网络爬虫使用HTTP协议和URL链接来遍历获取网页信息,通过得到的网页链接,并逐步读取漏洞规则库里的规则,构造成可检测出漏洞的链接形式,自动对得到的网页链接发起GET请求以及POST请求,这个过程一直重复,直到规则库里的漏洞库全部读取构造完毕,然后继续使用网络爬虫和正则表达式获取网页信息,重复上述过程,这样便实现了检测SQL注入和XSS漏洞的目的.此方法丰富了Web漏洞检测的手段,增加了被检测网页的数量,同时涵盖了HTTP GET和HTTP POST两种请求方式,最后通过实验验证了利用此技术对Web网站进行安全检测的可行性,能够准确检测网站是否含有SQL注入和XSS漏洞.     

基于静态分析和动态检测的xss漏洞发现

Web应用程序数量多、应用广泛,然而它们却存在各种能被利用的安全漏洞,这当中跨站脚本(XSS)的比例 是最大的。因此为了更好地检测Web应用中的XSS漏洞,提出了一种结合污染传播模型的代码静态分析及净化单元 动态检测的方法,其中包括XSS漏洞所对应的源规则、净化规则和接收规则的定义及净化单元动态检测算法的描述。 分析表明,该方法能有效地发现W cb应用中的XSS漏洞。     

Web实时会话劫持攻击与防范研究

web2．0的发展不断引发脚本安全问题,由跨站漏洞导致的Web实时会话劫持是跨站脚本攻击的一种技术应用。分析了基于跨站漏洞的Web实时会话劫持的技术原理,依据其技术特点和技术应用环境,提出了狭义攻击生命期和广义攻击生命期的概念,从HTML语言特性、网页结构特性和Web服务业务设计的角度分析了攻击生命期的时间线模型、页面结构模型和业务逻辑模型,指出了Web实时会话劫持攻击在社会工程学应用和漏洞点挖掘方面独具的特征,最后有针对性地提出了建立账户信息安全分级机制和客户端异常行为监测机制两项综合防范措施。     

基于改进模糊测试的Web应用漏洞挖掘方法

为解决Web模糊测试挖掘漏洞速度较慢、发现漏洞数较少的问题,提出一种改进的Web模糊测试向量生成方法。在通用的Web应用模糊测试结构（Web Fuzzing）基础上,分析现有测试向量生成方法,引入遗传算法来改进Web模糊测试向量生成方法。基于该方法实现XSS模糊测试工具,使用该工具对2个Web应用系统进行测试,将结果与现有模糊测试工具测试结果对比,验证了使用该方法挖掘Web漏洞速度快,发现漏洞数更多,提高了漏洞挖掘效率。     

XSS漏洞分析与攻击平台的搭建

XSS是一种在Web应用中的计算机安全漏洞,它能让Haker将代码植入到其他用户使用的页面中.虽然XSS漏洞本身的机制比较简单,但由于当今B/S结构的高度发展,网站需要实现的需求越来越多样化,复杂的逻辑关系导致了XSS屡禁不止.文中从Haker和Web开发者的角度对XSS攻击进行分析,旨在为XSS的防治提供一个良好的解决方案.     

基于Chopping的Web应用SQL注入漏洞检测方法

随着Web应用的不断普及,其安全问题越来越显突出,特别是SQL注入漏洞攻击,给用户的安全体验造成了巨大的威胁. 针对二阶SQL注入漏洞,本文提出了一种基于chopping技术的二阶SQL注入漏洞检测方法. 首先通过对待测应用程序进行chopping,获取到一阶SQL注入疑似路径;然后对一阶SQL注入疑似路径中的SQL语句进行分析,确定二阶SQL注入操作对,进而得到二阶SQL注入疑似路径;最后通过构造攻击向量并运行,确认二阶SQL注入疑似路径中漏洞是否实际存在. 实验结果表明,本方法能够有效地检测出二阶SQL注入漏洞.     

基于模糊测试的反射型跨站脚本漏洞检测

针对目前现代万维网（WWW）应用程序中跨站脚本（XSS）漏洞检测技术存在的效率低,以及漏报率、误报率高等问题,提出了一个基于模糊测试的反射型XSS漏洞检测系统。首先,通过网络爬虫技术爬取整站指定深度的网页链接并对其进行分析,从而提取出潜在的用户注入点;其次,根据攻击载荷的语法形式构造模糊测试用例,并为每个元素设置初始权重,依据注入探子向量来获取输出点类型,从而选择对应的攻击语法模式来构造较有潜力的攻击载荷,并对其进行变异操作以形成变异攻击载荷来作为请求参数;然后,对网站响应进行分析,并调整元素的权重,以便生成更加高效的攻击载荷;最后,将该系统与ZAP、Wapiti系统做横向对比。实验结果表明,所提系统能够发现的潜在用户注入点数提升了12.5%,漏洞误报率下降至0.37%,漏报率低于2.23%;同时减少了请求次数,节约了检测时间。     

SQLI和XSS漏洞检测与防御技术研究

文章针对Web安全漏洞中的SQLI和XSS漏洞,介绍了针对这两种漏洞的防御技术,并提出了一种新型的入侵检测系统.该系统采用Curl类库和Web请求,通过API接口分析和检测来自Web应用程序的交互,利用IDS服务器检测应用程序检测攻击行为,存储入侵记录.该技术最大的优势是跨平台性,可应用于多种Web应用程序.     

基于SVM分类器的XSS攻击检测技术

Web应用高速发展的同时产生了大量安全漏洞,跨站脚本攻击(XSS)就是危害最为严重的Web漏洞之一,而基于规则的传统XSS检测工具难以检测未知的和变形的XSS。为了应对未知的和变形的XSS,文中提出了一种基于支持向量机(SVM)分类器的XSS攻击检测方案。该方案在大量分析XSS攻击样本及其变形样本和正常样本的基础上,提取最具代表性的五维特征并将这些特征向量化,然后进行SVM算法的训练和测试。通过准确率、召回率和误报率3个指标来对分类器的检测效果进行评价,并优化特征提取方式。改进后的SVM分类器与传统工具和普通SVM相比性能均有所提升。     

Provable Protection against Web Application Vulnerabilities Related to Session Data Dependencies

Web applications are widely adopted and their correct functioning is mission critical for many businesses. At the same time, Web applications tend to be error prone and implementation vulnerabilities are readily and commonly exploited by attackers. The design of countermeasures that detect or prevent such vulnerabilities or protect against their exploitation is an important research challenge for the fields of software engineering and security engineering. In this paper, we focus on one specific type of implementation vulnerability, namely, broken dependencies on session data. This vulnerability can lead to a variety of erroneous behavior at runtime and can easily be triggered by a malicious user by applying attack techniques such as forceful browsing. This paper shows how to guarantee the absence of runtime errors due to broken dependencies on session data in Web applications. The proposed solution combines development-time program annotation, static verification, and runtime checking to provably protect against broken data dependencies. We have developed a prototype implementation of our approach, building on the JML annotation language and the existing static verification tool ESC/Java2, and we successfully applied our approach to a representative J2EE-based e-commerce application. We show that the annotation overhead is very small, that the performance of the fully automatic static verification is acceptable, and that the performance overhead of the runtime checking is limited.     

基于循环神经网络的Web应用防火墙加固方案

Web应用防火墙（WAF）基于一组规则检测和过滤进出Web应用程序的HTTP流量,鉴于恶意流量的复杂性,需要对WAF规则进行不断更新以抵御最新的攻击。然而,现有的WAF规则更新方法都需要专业知识来人工设计关于某种攻击的恶意测试流量,并针对该恶意流量生成防护规则,这种方法十分耗时且不能扩展到其他类型的攻击。提出一种基于循环神经网络(RNN)的Web应用防火墙加固方案,在不依赖任何专业知识的情况下自动化加固WAF。使用RNN模型生成恶意攻击样本,从中找到能够绕过WAF的恶意攻击,发现WAF规则存在的安全风险。在此基础上,通过设计评分函数找到恶意攻击样本的重要字符串来生成加固签名,阻止后续类似的攻击,并设计简化的正则表达式作为加固签名的表达形式。在4款WAF上针对SQL注入、跨站脚本攻击和命令注入这3种攻击进行测试,结果显示,该方案成功生成了大量绕过WAF的恶意样本,WAF针对这些样本的平均拦截率仅为52%,与传统突变方案和SQLMap工具相比能够生成更多绕过恶意攻击,在应用加固签名后,WAF的恶意攻击拦截率提升至90%以上且误报率维持为0,表明加固签名成功阻止了这些绕过攻击,验证了所提方案...     

基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制研究

在Web安全问题的研究中,如何提高Web恶意代码的检测效率一直是Web恶意代码检测方法研究中需要解决的问题。为此,针对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode方面的检测,提出一种基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制。通过对上述漏洞的行为和语义进行分析,提取行为特征,构建Web客户端脚本解析引擎和Web Shellcode检测引擎,实现对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode等的正确检测,以及对Web Shellcode攻击行为进行取证的功能。实验分析结果表明,新的Web恶意代码检测机制具有检测能力强、漏检率低的性能。     

基于攻击图的网络脆弱性量化评估研究

目前,网络脆弱性量化评估面临的主要挑战之一是识别网络中存在的脆弱性和它们之间的相互关系以及由此产生的潜在威胁,本文提出了一种基于属性攻击图的网络脆弱性量化评估方法。首先对属性攻击图和有效攻击路径进行了形式化定义,在此基础上提出了采用"最大可达概率"指标来度量目标网络中关键属性集合的脆弱性,并设计了最大可达概率计算算法,该算法解决了属性攻击图的含圈路径问题;为解决实际评估中原始数据缺失的问题,提出了"可信度"的概念,它能有效反映缺失数据对评估结果的影响。