Gränsöverskridande Forgery (CSRF) sårbarheter är en allvarlig klass av webbsårbarheter som endast har fått marginell uppmärksamhet från forsknings- och säkerhetstestande samhällen. Även om mycket har spenderats på motåtgärder och upptäckt av XSS och SQLi, hittills, är upptäckten av CSRF sårbarheter fortfarande utförs främst manuellt. I detta dokument presenterar vi Deemon, så vitt vi vet det första automatiserade ramverket för säkerhetstester för att upptäcka CSRF-sårbarheter. Vår strategi är baserad på ett nytt modellering paradigm som fångar flera aspekter av webbapplikationer, inklusive exekvering spår, data ows, och arkitektur nivåer i en uni ed, omfattande egendom graf. Vi presenterar paradigmet och visar hur en konkret modell kan byggas automatiskt med hjälp av dynamiska spår. Sedan, med hjälp av graf traversals, jagar vi för potentiellt sårbara operationer. Med hjälp av den information som fångas i modellen skapar och genomför vår strategi automatiskt säkerhetstester, för att praktiskt validera de påträffade CSRF-problemen. Vi utvärderar Deemons eektivitet med 10 populära webbapplikationer med öppen källkod. Våra experiment avslöjade 14 tidigare okända CSRF sårbarheter som kan utnyttjas, till exempel för att ta över användarkonton eller hela webbplatser.
I REF använde författarna dynamisk körning spårbaserade beteendemodeller för att upptäcka CSRF sårbarheter.
Deemon: Detecting CSRF with Dynamic Analysis and Property Graphs
{'venue': "CCS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}