Sammanfattning av denna webbsida: I den här artikeln föreslår vi ett klientbaserat ramverk som minskar spridningen av XSS maskar från OSN. Ramverket skapar inledningsvis de vyer som motsvarar hämtad begäran på serversidan. Sådana vyer indikerar att vilken del av den genererade webbsidan på servern kan nås av användaren beroende på den genererade åtkomstkontrolllistan (ACL). För det andra, JavaScript attackvektorer hämtas från HTTP-svaret genom att hänvisa den svarta listan arkiv av attackvektorer. Slutligen, injektion av sanitization primitiva kommer att göras på klientsidan i stället för extraherade JavaScript attack vektorer. Ramverket kommer att utföra sanitization på sådana attackvektorer strikt i ett sammanhang-medvetet sätt. Den experimentella testningen av vårt ramverk har utförts på de två plattformarna för OSN-baserade webbapplikationer med öppen källkod. Den observerade detektionshastigheten för JavaScript attackvektorer var effektiv och acceptabel jämfört med andra befintliga XSS defensiva metoder. Den föreslagna ramen har optimerat metoden för auto-kontext-medveten sanitering i motsats till andra befintliga metoder och därmed har en låg och acceptabel prestanda overhead.
Chaudhary och Gupta REF föreslår ett klientserverbaserat ramverk för att lindra spridningen av XSS maskar från OSN.
A Novel Framework to Alleviate Dissemination of XSS Worms in Online Social Network (OSN) using View Segregation
{'venue': None, 'journal': 'Neural Network World', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}