The approaches to quantify web application security scanners quality: A review

The web application security scanner is a computer program that assessed web application security with penetration testing technique. The benefit of automated web application penetration testing is huge, which web application security scanner not only reduced the time, cost, and resource required for web application penetration testing but also eliminate test engineer reliance on human knowledge. Nevertheless, web application security scanners are possessing weaknesses of low test coverage, and the scanners are generating inaccurate test results. Consequently, experimentations are frequently held to quantitatively quantify web application security scanner's quality to investigate the web application security scanner's strengths and limitations. However, there is a discovery that neither a standard methodology nor criterion is available for quantifying the web application security scanner's quality. Hence, in this paper systematic review is conducted and analysed the methodology and criterion used for quantifying web application security scanners' quality. In this survey, the experiment methodologies and criterions that had been used to quantify web application security scanner's quality is classified and review using the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) protocol. The objectives are to provide practitioners with the understanding of methodologies and criterions that available for measuring web application security scanners' test coverage, attack coverage, and vulnerability detection rate, while provides the critical hint for development of the next testing framework, model, methodology, or criterions, to measure web application security scanner quality

Vulnerabilities detection at runtime and continuous auditing

Tese de mestrado, Segurança Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020Na atualidade, a integração de funcionalidade e segurança em aplicações é um desafio. Existe a noção de que a segurança é um processo pesado, requer conhecimento e consome o tempo dos programadores, contrastando desta forma com a visão relativa à funcionalidade. Independentemente destes desafios, é importante que as organizações tratem da segurança nos seus processos ágeis, pois os ativos críticos da organização devem ser protegidos contra potenciais ataques. Uma forma de evitar que os ataques tenham sucesso passa por integrar ferramentas que possam ajudar a identificar vulnerabilidades de segurança durante a fase de desenvolvimento das aplicações e sugerir métodos para a sua correção. Segundo o Instituto Gartner, mais de 75% dos problemas com segurança na Internet são devidos a vulnerabilidades exploráveis a partir das Aplicações Web (Web Apps). A maior parte das Web Apps são naturalmente vulneráveis devido às tecnologias adotadas na sua concepção, à forma como são desenhadas e desenvolvidas, e ao uso de vários objetos e recursos, além da integração de outros sistemas. Frequentemente observa-se que são priorizados os aspetos funcionais que atendem a área de negócios, enquanto os requisitos de segurança ficam em segundo plano. Os ataques a Web Apps podem causar problemas de variados níveis de impacto, como por exemplo: interrupção ou queda de desempenho do serviço; acesso não autorizado a dados confidenciais e estratégicos; roubo de informação e clientes; fraudes e modificação de dados no fluxo das operações; perdas financeiras diretas e indiretas; prejuízos à imagem da marca da empresa; perda da lealdade dos clientes e gastos extraordinários com incidentes de segurança. Os riscos de ataques mais comuns são genericamente conhecidos e podem ser previstos com antecedência, pois são listados pela Open Web Application Security Project (OWASP), e dentre eles, três dos principais são: SQL Injection (SQLi); Cross-Site Scripting (XSS); Broken Authentication e Session Management. Os ataques mais graves são aqueles que, quando realizados sobre vulnerabilidades da Web App, não serão detetados de imediato e resultam no acesso a dados sigilosos do negócio, da infraestrutura, ou de clientes, e que podem ser posteriormente organizados para realizar um ataque de impacto mais relevante, ou uma fraude. Neste contexto, um novo paradigma surge no que se refere `a auditoria em ambientes web. O conceito de Auditoria Contínua (AC) emerge como uma nova solução de auditoria que responde a novas necessidades, sendo um tema recente que tem sido objeto de pesquisas e aposta de organizações. O modelo tradicional de auditoria, baseado em análises pontuais e descontínuas, torna-se cada vez mais inadequado à dinâmica atual da informação e aos sistemas que a gerem. Atualizações constantes de aplicações e as alterações nas configurações do sistema podem introduzir vulnerabilidades e deixar uma organização suscetível a ataques. Portanto, para manter os dados seguros, os sistemas e dispositivos devem ser verificados continuamente para identificar e relatar vulnerabilidades à medida que são descobertas. Este conceito traduz-se numa enorme mudança na filosofia tradicional da auditoria para um paradigma de AC que torna possível uma intervenção e ação corretiva mais cedo. Desta forma, é necessário que as organizações adotem uma metodologia que permita aos auditores independentes, fornecer garantias por meio de relatórios sobre a ocorrência de eventos ao longo da vida do sistema. Esses eventos, quando monitorizados em tempo real, permitem desvios a serem detetados e relatados para aumentar a velocidade e a eficácia da resposta pelos elementos responsáveis pela tomada de decisão. As organizações estão sujeitas a vários tipos de auditorias que têm diferentes finalidades, como a qualidade, o ambiente, a operação ou a gestão. Estes processos seguem um período de tempo para validar e analisar o que já foi feito e o estado atual da organização. Na segurança da informação, a AC visa garantir a monitorização em tempo real do sistema e o risco dos ativos da empresa. Para além disso, permite avaliar o nível de segurança atual do sistema, monitorizar o sistema em tempo real, aumentando a eficiência da descoberta e mitigação de vulnerabilidades. Os testes de intrusão, são geralmente um complemento para a AC. Num processo contínuo em que não existe esse comportamento invasivo, as análises de vulnerabilidades são realizadas com o auxílio de ferramentas automáticas ao longo do tempo para observar e monitorizar o estado do sistema e as ações corretivas as serem tomadas. O objetivo desta tese é propor uma abordagem e desenvolver uma ferramenta que permitirá detetar ataques do tipo Injection Attacks (IA) ou Cross-Site Request Forgery (CSRF) em Web Apps, no caso de estas estarem a recorrer ao mecanismo Cross-Origin Resource Sharing (CORS). Para efetuar a deteção de IA, a ferramenta terá a capacidade de analisar os links externos que são passados no atributo href a que uma Web App se liga, com o intuito de verificar se estes estão comprometidos. Para a deteção de CORS a ferramenta analisará todos os links internos passados no atributo src para verificar se estes invocam métodos XMLHttpRequest utilizados para chamadas de CORS. Estes dois tipos de ataques est˜ao sempre associados, contribuindo para um IA bem-sucedido. O IA é uma classe de ataques que depende da injeção de dados numa Web App, causando a execução ou interpretação de dados mal-intencionados de maneira inesperada. Exemplos de ataques desta classe incluem SQLi, HTML Injection, XSS, Header Injection, Log Injection e Full Path Disclosure. Estes são os ataques mais comuns e bem-sucedidos na Internet devido aos seus numerosos tipos, grande superfície de ataque e complexidade necessária para os proteger. O CORS é um mecanismo do browser que permite o acesso controlado a recursos localizados fora de um determinado domínio. Ele estende e adiciona flexibilidade à Same Origin Policy (SOP). No entanto, este mecanismo também oferece potencial para ataques baseados em vários domínios, se a política de CORS de um site estiver mal configurada ou implementada. O CORS não pretende ser uma proteção contra ataques de Cross-Request como o CSRF.Tendo em conta o anteriormente descrito relativamente a IA e CORS, a ferramenta desenvolvida permite a deteção de vulnerabilidades em Web Apps em AC. O foco fundamental está nos links externos e internos da Web App. Corre num servidor web, disponibilizando este serviço aos utilizadores na internet, permitindo analisar ligações externas e internas de uma determinada Web App. Para as ligações externas irá detetar evidências de IA, atribuindo uma classificação de benigno ou maligno às ligações externas identificadas. Para os links internos, verifica se existem chamadas de Cross-Origin mais especificamente CORS. Desta forma um utilizador poderá submeter o URL da sua Web App que irá ser analisado pela ferramenta Vulnerabilities Detector at Runtime and Continuous Auditing (VuDRuCA) que recorre a um mecanismo de AC. A ferramenta VuDRuCA emprega técnicas de crawling para navegar nas páginas da Web App e obter a informação pretendida. Utiliza ainda a API do Virus Total para analisar URLs, identificando conteúdo malicioso detestável por antivírus e scanners de Web Apps. Como backend a ferramenta utiliza uma base de dados relacional que armazena todos os dados recolhidos para que estes possam ser analisados, contribuindo para a apresentação de indicadores. Na fase de avaliação a ferramenta foi testada utilizando uma amostragem de 100 URLs de Web App que recorrem à tecnologia AJAX. Para estes foram contabilizados o número de sites externos e internos da Web App. Após uma primeira análise foram escolhidos 30 Web Apps para categorização, medição dos tempos de execução para deteção de links externos e internos e várias outras métricas relativas aos tempos de execução. Finalmente para testar o motor de AC foram selecionados 10 URL de Web Apps que na sua maioria recorrem a CORS. Nestas 10 Web Apps foi identificada a tecnologia de Content Manamgment System (CMS) utilizada. O módulo de AC, efetuou ainda uma análise durante um período de 5 dias, com intervalos de 24h, para validar se existia a introdução de novos links externos ou se algum destes estava comprometido. Relativamente aos links internos foi validado se existiam novos links internos e se estes recorriam a CORS.Nowadays integrating applications agility and security is an extremely challenging process. There is the notion that security is a heavy process, requiring knowledge and consuming time of the development teams. On the other hand, the acquisition of Web Applications (Web Apps) is often achieved through contracted services because companies do not have the necessary software developers. Taking this fact into account, the risk of obtaining a product implemented by poorly qualified developers is a reality. The main objective of this thesis is to propose a solution and develop a tool that will detect some forms of Injection Attacks (IA) or Cross-Site Request Forgery (CSRF) attacks inWeb Apps. The latter is due to the fact thatWeb Apps sometimes employ Cross-Origin Resource Sharing (CORS). Some statistics demonstrate that these attacks are some of the most common security risks in Web Apps. IA is a class of attacks that relies on inputting data into a Web App to make it execute or interpret malicious information unexpectedly. Examples of attacks in this class include SQL Injection (SQLi), Header Injection, Log Injection, and Full Path Disclosure. CORS is used by browsers to allow controlled access to resources located outside a given domain. It extends and adds flexibility to the Same Origin Policy (SOP). However, this mechanism also offers the potential for Cross-Domain based attacks if a site’s CORS policy is misconfigured. CORS is not intended to be a protection against Cross-Request attacks like the CSRF. The developed tool, called VuDRuCA, allows the detection of vulnerabilities associated with IA and CORS in Web Apps. It runs on a web server, providing this service to users on the internet, allowing them to analyse external and internal links of a particular Web App. For the external links, it will detect evidence of IA, assigning a benign or a malign classification to the identified external links. For internal links, there is a check for Cross-Origin calls, specifically CORS. VuDRuCA uses crawling techniques to navigate through the pages of the Web App and obtain the desired information. It also uses the Virus Total API, which is a free online service that parses URLs, enabling the discovery of malicious content detectable by antivirus and website scanners. As a backend, it uses a relational database to store the collected data so that it can be retrieved and analysed, reporting the presence of security indicators

Cross Site Scripting Attacks in Web-Based Applications

Web-based applications has turn out to be very prevalent due to the ubiquity of web browsers to deliver service oriented application on-demand to diverse client over the Internet and cross site scripting (XSS) attack is a foremost security risk that has continuously ravage the web applications over the years. This paper critically examines the concept of XSS and some recent approaches for detecting and preventing XSS attacks in terms of architectural framework, algorithm used, solution location, and so on. The techniques were analysed and results showed that most of the available recognition and avoidance solutions to XSS attacks are more on the client end than the server end because of the peculiar nature of web application vulnerability and they also lack support for self-learning ability in order to detect new XSS attacks. Few researchers as cited in this paper inculcated the self-learning ability to detect and prevent XSS attacks in their design architecture using artificial neural networks and soft computing approach; a lot of improvement is still needed to effectively and efficiently handle the web application security menace as recommended

Protection Models for Web Applications

Early web applications were a set of static web pages connected to one another. In contrast, modern applications are full-featured programs that are nearly equivalent to desktop applications in functionality. However, web servers and web browsers, which were initially designed for static web pages, have not updated their protection models to deal with the security consequences of these full-featured programs. This mismatch has been the source of several security problems in web applications. This dissertation proposes new protection models for web applications. The design and implementation of prototypes of these protection models in a web server and a web browser are also described. Experiments are used to demonstrate the improvements in security and performance from using these protection models. Finally, this dissertation also describes systematic design methods to support the security of web applications