基于EBNF和二次爬取策略的XSS漏洞检测技术
XSS vulnerability detection technology based on EBNF and twice crawling strategy
1. 河南省科学技术信息研究院, 郑州 450003
2. 河南理工大学 计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454000
摘要
跨站脚本（XSS）攻击是目前互联网安全的最大威胁之一。针对传统基于渗透测试技术的漏洞检测方法中攻击向量复杂度低易被过滤、整体检测流程繁琐等问题，提出了一种基于扩展的巴科斯范式（EBNF）的攻击向量自动生成方法和XSS漏洞二次爬取策略。通过定义EBNF规则生成规则解析树，按层次遍历获得高复杂度攻击向量。在首次爬取页面时，将输入点信息嵌入到攻击向量后请求注入，之后进行二次爬取，请求合法参数获得返回页面。最后设计实现了原型系统，并使用两个平台进行漏洞检测。通过对比实验证明，该系统检测流程简单，在一定程度上提高了漏洞检测数，降低了漏洞误报率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61472342,61572379)
河南省高等学校重点科研计划项目(17A520007)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0170
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2458-2463
文章编号: 1001-3695(2019)08-046-2458-06
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
黄文锋, 李晓伟, 霍占强. 基于EBNF和二次爬取策略的XSS漏洞检测技术 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2458-2463. (Huang Wenfeng, Li Xiaowei, Huo Zhanqiang. XSS vulnerability detection technology based on EBNF and twice crawling strategy [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2458-2463. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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