Рассматривается задача обнаружения серверных точек взаимодействия в динамических веб-приложениях в контексте анализа защищенности веб-приложений в модели «черного ящика». Предложен метод повышения полноты обнаружения серверных интерфейсов на основе статического анализа клиентского кода JavaScript для поиска в нем функций, которые порождают HTTP-запросы к серверной стороне приложения, и определения возможных значений параметров найденных функций. В контексте решаемой задачи статический анализ позволяет находить такие функции в том числе в недостижимом или мёртвом JavaScript-коде, что в ряде случаев позволяет обнаружить серверные интерфейсы, скрытые для динамического анализа. Проведено экспериментальное исследование полноты выявления серверных точек взаимодействия предложенным алгоритмом на синтетическом веб-приложении, уязвимом к SQL-инъекции, и сравнение с популярными сканерами защищенности веб-приложений. Показано, что использование статического анализа клиентского JavaScript-кода в дополнение к традиционному динамическому краулингу приложений может значительно повысить полноту выявления серверных точек взаимодействия в веб-приложениях.
Скачать электронную версию публикации
Загружен, раз: 262
- Title Обнаружение серверных точек взаимодействия в веб-приложениях на основе анализа клиентского JavaScript-кода
- Headline Обнаружение серверных точек взаимодействия в веб-приложениях на основе анализа клиентского JavaScript-кода
- Publesher
Tomsk State University - Issue Прикладная дискретная математика 53
- Date:
- DOI 10.17223/20710410/53/3
Ключевые слова
статический анализ, JavaScript, веб-приложенияАвторы
Ссылки
https://www.hcltechsw.com/wps/portal/products/appscan/home - Официальный сайт сканера HCL AppScan Cloud.
https://detectify.com - Официальный сайт средства Detectify.
https://portswigger.net/burp/burp-scanner - Страница инструментального средства Burp Scanner на официальном сайте платформы Burp Suite.
https://www.slideshare.net/pdug_slides/pt-blackbox-scanner - Презентация с описанием возможностей средства PT BBS.
https://www.acunetix.com - Официальный сайт инструментального средства Acunetix.
Wittern E., Ying A. T. T., Zheng Y., et al. Statically checking web API requests in JavaScript // Proc. 39th Intern. Conf. Software Eng. 2017. P.244-254.
https://babeljs.io/- Описание и документация библиотеки Babel.
Ko Y., Lee H., Dolby J., and Ryu S. Practically tunable static analysis framework for large-scale JavaScript applications (T) // 30th IEEE/ACM Intern. Conf. ASE. 2015. P.541-551.
Antal G., Hegedus P., Toth Z., et al. Static javascript call graphs: A comparative study // IEEE 18th Intern. Conf. SCAM. 2018. P. 177-186.
Mesbah A., Deursen A. and Lenselink S. Crawling Ajax-based web applications through dynamic analysis of user interface state changes // ACM Trans. Web. 2012. V. 6. P. 3:1-3:30.
Choudhary S., Dincturk M., Mirtaheri S., et al. Crawling rich internet applications: the state of the art // Proc. Conf. of the Center for Advanced Studies on Collaborative Research, 2012. P. 146-160.
Doue A, Cavedon L., Kruegel C., and Vigna G. Enemy of the state: A state-aware black-box web vulnerability scanner // 21st USENIX Security Symp. 2012. P.523-538.
Doupd A. Advanced Automated Web Application Vulnerability Analysis. Diss. UC Santa Barbara, 2014.
Doupe A., Cova M., and Vigna G. Why Johnny can’t pentest: An analysis of black-box web vulnerability scanners // Proc. DIMVA 2010. Berlin; Heidelberg: Springer, 2010. P.111-131.
Ryu S., Park J., and Park J. Toward analysis and bug finding in JavaScript web applications in the wild // IEEE Software. 2018. V. 36. No. 3. P. 74-82.
Andreasen E. and M0ller A. Determinacy in static analysis of jQuery // ACM SIGPLAN Notices. 2014. V. 49. No. 10. P. 17-31.
Kwangwon S. and Sukyoung R. Analysis of JavaScript programs: Challenges and research trends // ACM Comput. Surveys. 2017. V. 50. No. 4. Article 59.
Andreasen E., Gong L., M0ller A., et al. A survey of dynamic analysis and test generation for JavaScript // ACM Comput. Surveys. 2017. V. 50. No. 5. Article 66.
https://jquery.com - Библиотека jQuery.
https://www.google.com/recaptcha/about/- Система защиты веб-сайтов от интернетботов reCAPTCHA.
https://www.alexa.com/topsites - Alexa Top 500 Global Sites. Обнаружение серверных точек взаимодействия на основе анализа JavaScript-кода 53
Richards G., Lebresne S., Burg B., and Vitek J. An analysis of the dynamic behavior of JavaScript programs // ACM SIGPLAN Notices. 2010. V. 45. No. 6. P. 1-12.
https://w3techs.com/technologies/overview/client_side_language - Статистика использования языков программирования на клиентской стороне веб-приложений по данным сайта w3techs.com.
Huang Y. W., Huang S. K., Lin T. P., and Tsai C. H. Web application security assessment by fault injection and behavior monitoring // Proc. WWW2003. Budapest, Hungary, May 21-25, 2003. P. 148-159.
Раздобаров А.В., Петухов А. А., Гамаюнов Д. Ю. Проблемы обнаружения уязвимостей в современных веб-приложениях // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2015. №4. С. 64-69.
Обнаружение серверных точек взаимодействия в веб-приложениях на основе анализа клиентского JavaScript-кода | Прикладная дискретная математика. 2021. № 53. DOI: 10.17223/20710410/53/3
Скачать полнотекстовую версию
Загружен, раз: 111