Webbapplikationer har blivit alltmer sårbara och utsatta för skadliga attacker som kan påverka väsentliga egenskaper hos informationssystem såsom sekretess, integritet, eller tillgänglighet. För att hantera dessa hot är det nödvändigt att utveckla effektiva säkerhetsmekanismer och bedömningsmetoder (brandvägg, system för att upptäcka intrång, webbscanner osv.). I detta dokument presenteras en ny metod, baserad på websida klusterteknik, som syftar till att identifiera sårbarheter i en webbapplikation efter en svart låda analys av målet ansökan. Varje identifierad sårbarhet utnyttjas faktiskt för att se till att den inte motsvarar ett falskt positivt. Det föreslagna tillvägagångssättet kan också belysa olika potentiella attackscenarier, inklusive utnyttjande av flera på varandra följande sårbarheter, med uttryckligen beaktande av beroendena mellan dessa sårbarheter. Vi har särskilt fokuserat på sårbarheter för kodinjektioner, såsom SQL-injektioner. Den föreslagna metoden ledde till utvecklingen av en ny webbsårbarhetsskanner som validerats experimentellt på flera exempel på sårbara tillämpningar. Nyckelord: Webbprogram; sårbarheter; Attacker; Utvärdering; Webbläsare 1 Bakgrund Webbprogram sårbarheter har under de senaste åren blivit ett stort hot mot säkerheten i datorsystem. Detta illustreras i t.ex. IBM X-force 2012 mitt på året trend- och riskrapport som visar att webbapplikationers sårbarheter inklusive SQL-injektioner och skriptering på andra platser har de högsta positionerna i datorhot [1]. Denna situation kan förklaras av den ökande komplexiteten hos webbteknik, av den frekventa utvecklingen av denna teknik, av de korta utvecklingscykler för webbapplikationer under vilka test- och valideringsverksamheten är begränsad, och även i vissa fall av bristen på säkerhetskompetens och kultur hos utvecklarna. I detta dokument föreslår vi en ny metod som gör det möjligt att automatiskt identifiera kvarvarande sårbarheter i en webbapplikation från analysen av den riktade applikationen, efter en svart låda strategi. Den föreslagna *Korrespondens: rakrout@laas.fr 1 CNRS, LAAS, 7 avenue du Överste Roche, Toulouse 31400, France 2 Univ de Toulouse, INSA, LAAS, Toulouse 31400, Frankrike tillvägagångssätt kan automatiskt identifiera och utnyttja sårbarheter. Den är också utformad för att belysa potentiella attackscenarier, inklusive utnyttjande av flera på varandra följande sårbarheter som inte nödvändigtvis är oberoende. Identifieringen av dessa scenarier baseras på den dynamiska krypningen av programmet, vilket resulterar i skapandet av en navigeringskurva som beskriver de olika möjligheterna för en användare att aktivera programmet och tillhörande sårbarheter. Denna graf representerar uttryckligen beroendena mellan sårbarheterna på webbplatsen och därefter olika attackscenarier. För att validera vårt tillvägagångssätt utvecklade vi en ny sårbarhetsscanner som har validerats på olika sårbara applikationer och jämförts experimentellt med andra befintliga sårbarhetsskannrar. Genom detta dokument utvidgas de resultat som presenteras under [2] och [3]. Det är uppbyggt i sju sektioner. I avsnitt 1.2 diskuteras relaterat arbete med fokus på analysen av den sårbarhetsdetektionsalgoritm som används av flera välkända friprogramssårbarhetsskannrar och presenteras vissa svagheter i dessa algoritmer. I avsnitt 2.1 presenteras vår klusteralgoritm för att upptäcka sårbarheter i webbapplikationer. Avsnitt 2.2 ger en översikt över vår
De utvecklade Wasapy sårbarhet scanner och jämförde resultatet med W3af 1.1, Skipfish 1.9.6b och Wapiti 2.2.1 med fokus på kod injektion typ sårbarhet REF.
An automated black box approach for web vulnerability identification and attack scenario generation
{'venue': 'Journal of the Brazilian Computer Society', 'journal': 'Journal of the Brazilian Computer Society', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}