Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/26311
Título: Detection of vulnerabilities and automatic protection for web applications
Autor: Medeiros, Ibéria Vitória de Sousa, 1971-
Orientador: Correia, Miguel Nuno Dias Alves Pupo, 1968-
Palavras-chave: Aplicações informáticas
Software
Web
Segurança
Teses de doutoramento - 2016
Data de Defesa: 2016
Resumo: In less than three decades of existence, the Web evolved from a platform for accessing hypermedia to a framework for running complex web applications. These applications appear in many forms, from small home-made to large-scale commercial services such as Gmail, Office 365, and Facebook. Although a significant research effort on web application security has been on going for a while, these applications have been a major source of problems and their security continues to be challenged. An important part of the problem derives from vulnerable source code, often written in unsafe languages like PHP, and programmed by people without the appropriate knowledge about secure coding, who leave flaws in the applications. Nowadays the most exploited vulnerability category is the input validation, which is directly related with the user inputs inserted in web application forms. The thesis proposes methodologies and tools for the detection of input validation vulnerabilities in source code and for the protection of web applications written in PHP, using source code static analysis, machine learning and runtime protection techniques. An approach based on source code static analysis is used to identify vulnerabilities in applications programmed with PHP. The user inputs are tracked with taint analysis to determine if they reach a PHP function susceptible to be exploited. Then, machine learning is applied to determine if the identified flaws are actually vulnerabilities. In the affirmative case, the results of static analysis are used to remove the flaws, correcting the source code automatically thus protecting the web application. A new technique for source code static analysis is suggested to automatically learn about vulnerabilities and then to detect them. Machine learning applied to natural language processing is used to, in a first instance, learn characteristics about flaws in the source code, classifying it as being vulnerable or not, and then discovering and identifying the vulnerabilities. A runtime protection technique is also proposed to flag and block injection attacks against databases. The technique is implemented inside the database management system to improve the effectiveness of the detection of attacks, avoiding a semantic mismatch. Source code identifiers are employed so that, when an attack is flagged, the vulnerability is localized in the source code. Overall this work allowed the identification of about 1200 vulnerabilities in open source web applications available in the Internet, 560 of which previously unknown. The unknown vulnerabilities were reported to the corresponding software developers and most of them have already been removed.
Em duas décadas de existência, a web evoluiu de uma plataforma para aceder a conteúdos hipermédia para uma infraestrutura para execução de aplicações complexas. Estas aplicações têm várias formas, desde aplicações pequenas e caseiras, a aplicações complexas e de grande escala e para diversos propósitos, como por exemplo serviços comerciais como o Gmail, Office 365 e Facebook. Apesar do grande esforço de investigação da última década em como tornar as aplicações web seguras, estas continuam a ser uma fonte de problemas e a sua segurança um desafio. Uma parte importante deste problema deriva de código fonte vulnerável, muitas vezes desenvolvido com linguagens de programação com poucas validações e construído por pessoas sem os conhecimentos mais adequados para uma programação segura. Atualmente a categoria de vulnerabilidades mais explorada é a de validação de input, diretamente relacionada com os dados (inputs) que os utilizadores inserem nas aplicações web. A tese propõe metodologias para a detecção e remoção de vulnerabilidades no código fonte e para a proteção das aplicações web em tempo de execução, empregando técnicas como a análise estática de código, aprendizagem máquina e protecção em tempo de execução. Numa primeira fase, a análise estática é utilizada para descobrir e identificar vulnerabilidades no código programado na linguagem PHP. Os inputs dos utilizadores são rastreados e é verificado se estes são parâmetros de funções PHP susceptíveis de serem exploradas. A combinação desta técnica com a aprendizagem máquina aplicada em minerização de dados é proposta para prever se as vulnerabilidades detectadas são falsos positivos ou reais. Caso sejam reais, o resultado da análise estática de código é utilizado para eliminá-las, corrigindo o código fonte automaticamente com fixes (remendos) e protegendo assim as aplicações web. A tese apresenta também uma nova técnica de análise estática de código para descobrir vulnerabilidades. A técnica aprende o que é código vulnerável e depois tira partido desse conhecimento para localizar problemas. A aprendizagem máquina aplicada ao processamento de linguagem natural é utilizada para, numa primeira instância, aprender aspectos que caracterizam as vulnerabilidades, para depois processar e analisar o código fonte, classificando-o como sendo ou não vulnerável, descobrindo e identificando os erros. Numa terceira fase, é proposta uma nova técnica de proteção em tempo de execução para descobrir e bloquear ataques de injeção contra bases de dados. A técnica é concretizada dentro do sistema de gestão de bases de dados para melhorar a eficácia na detecção dos ataques. É utilizada conjuntamente com identificadores de código fonte que, quando um ataque é sinalizado, permitem identificar a vulnerabilidade no programa. No total este trabalho permitiu a identificação de cerca de 1200 vulnerabilidades em aplicações web de código aberto disponíveis na Internet, das quais 560 eram até então desconhecidas. As vulnerabilidades desconhecidas foram reportadas aos autores do software onde foram encontradas e muitas delas já foram removidas.
Descrição: Tese de doutoramento, Informática (Ciências da Computação), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016
URI: http://hdl.handle.net/10451/26311
Designação: Doutoramento em Informática
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