Web Application Weakness Ontology Based on Vulnerability Data

Web applications are becoming more ubiquitous. All manner of physical devices are now connected and often have a variety of web applications and web-interfaces. This proliferation of web applications has been accompanied by an increase in reported software vulnerabilities. The objective of this analysis of vulnerability data is to understand the current landscape of reported web application flaws. Along those lines, this work reviews ten years (2011 - 2020) of vulnerability data in the National Vulnerability Database. Based on this data, most common web application weaknesses are identified and their profiles presented. A weakness ontology is developed to capture the attributes of these weaknesses. These include their attack method and attack vectors. Also described is the impact of the weaknesses to software quality attributes. Additionally, the technologies that are susceptible to each weakness are presented, they include programming languages, frameworks, communication protocols, and data formats

Invalidating web applications attacks by employing the right secure code

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019Desde o seu aparecimento, as aplicações web têm vindo a tornar-se cada vez mais populares e tornaram-se numa parte essencial das nossas vidas. Usamo-las todos os dias para fazer diversas tarefas tais como fazer compras, consultar o saldo da nossa conta bancária e entrar em contacto com os nossos familiares e amigos. Atualmente, as aplicações web são a forma mais utilizada para aceder aos serviços e recursos das organizações. No entanto, são conhecidas por conter vulnerabilidades no seu código-fonte. Estas vulnerabilidades, quando exploradas, podem causar danos severos às organizações como, por exemplo, o roubo de milhões de credenciais dos utilizadores e o acesso a informação confidencial, o que as torna num alvo apetecível para utilizadores mal intencionados. Por esta razão, é essencial que o acesso a serviços críticos tais como serviços de saúde e financeiros, seja feito através de aplicações web seguras. A utilização de código seguro nas aplicações é de uma importância extrema para obter aplicações seguras e garantir a segurança dos seus utilizadores. As vulnerabilidades são deixadas inadvertidamente no código-fonte por programadores porque estes não têm o conhecimento necessário para escrever código seguro ou porque os testes de software não dedicam tempo suficiente à segurança. Por outro lado, os programadores que utilizam nas suas aplicações funções seguras da linguagem de programação acreditam que as suas aplicações estão protegidas. No entanto, algumas destas funções não invalidam todos os ataques e deixam as aplicações vulneráveis. Este trabalho é focado na linguagem PHP porque esta é atualmente a linguagem de programação mais utilizada para o desenvolvimento de aplicações web. A linguagem PHP permite aos programadores realizarem ações que não seriam possíveis noutras linguagens, o que torna mais fácil aos programadores cometer erros. A linguagem PHP contém um grande número de funções seguras que podem ser utilizadas para remover vulnerabilidades dos diversos tipos. No entanto, uma grande maioria destas funções não é segura em todos os contextos ou é específica para um tipo de vulnerabilidade, o que cria a possibilidade de serem utilizadas incorretamente. Este problema torna mais fácil o aparecimento de vulnerabilidades se for tido em consideração o facto de uma grande parte dos cursos de programação existentes atualmente não dar ênfase suficiente à segurança. Por último, um outro fator que contribui para o aparecimento de vulnerabilidades é a complexidade das aplicações web atuais. Tal complexidade deve-se ao facto de as tecnologias disponíveis na web terem sofrido uma evolução significativa nos últimos anos, o que leva ao aumento da quantidade de linguagens de programação e funcionalidades que os programadores têm de conhecer. Atualmente, existe um grande número de ferramentas de análise estática destinadas a analisar código-fonte PHP e encontrar potenciais vulnerabilidades. Algumas destas ferramentas são baseadas em taint analysis e outras baseadas em análise dinâmica, execução simbólica, entre outras técnicas. Um problema conhecido destas ferramentas é o facto de, por vezes, reportarem vulnerabilidades que não são reais (falsos positivos), o que pode levar o programador a perder tempo à procura de problemas que não existem. Este tipo de ferramentas dá aos programadores relatórios em formatos variados e a esmagadora maioria delas deixa para o programador a tarefa de verificar se as vulnerabilidades reportadas são reais e removê-las caso o sejam. No entanto, muitas delas não dão informação sobre como remover as vulnerabilidades. Dado que muitos programadores estão mal informado acerca da escrita de código seguro, este processo nem sempre elimina as vulnerabilidades por completo. Apenas um pequeno número de ferramentas de análise estática realiza a correção automática do código-fonte das aplicações e as que o fazem muitas vezes têm limitações. Destas limitações, destaca-se o facto de inserirem código sintaticamente inválido que impede o funcionamento correto das aplicações, o que permite a introdução de melhorias nesta área. De entre os vários tipos de vulnerabilidades que podem ocorrer em aplicações web, os dois mais conhecidos são a injeção de SQL e o Cross-Site Scripting, que serão estudados em detalhe nesta dissertação. Esta dissertação tem dois objetivos principais: em primeiro lugar, estudar estes dois tipos de vulnerabilidades em aplicações web PHP, os diferentes ataques que as exploram e as diferentes formas de escrever código seguro para invalidar esses ataques através da utilização correta de funções seguras; em segundo lugar, desenvolver uma ferramenta capaz de inserir pequenas correções no código-fonte de uma aplicação web PHP de modo a remover vulnerabilidades sem alterar o comportamento original da mesma. As principais contribuições desta dissertação são as seguintes: um estudo dos diferentes tipos de ataques de injeção de SQL e Cross-Site Scripting contra aplicações web escritas em PHP; um estudo dos diferentes métodos de proteger aplicações web escritas em PHP e as situações em que os mesmos devem ser usados; o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de remover vulnerabilidades de aplicações web escritas em PHP sem prejudicar o seu comportamento original; uma avaliação experimental da ferramenta desenvolvida com código PHP artificial gerado automaticamente e código PHP real. A solução proposta consiste no desenvolvimento de uma ferramenta de análise estática baseada em taint analysis que seja capaz de analisar programas PHP simplificados e, caso estejam vulneráveis, inserir linhas de código com correções simples que removam tais vulnerabilidades. Tudo isto sem alterar o comportamento original dos programas. A ferramenta desenvolvida limita-se exclusivamente à inserção de novas linhas de código, sem modificar as já existentes, para minimizar a probabilidade de tornar um programa sintaticamente inválido. Isto permite remover vulnerabilidades de aplicações web e, ao mesmo tempo, ensinar aos programadores como escrever código seguro. Os programas PHP simplificados que a ferramenta analisa consistem em ficheiros PHP contendo um único caminho do fluxo de controlo do programa original a que correspondem. Este programa simplificado não pode conter estruturas de decisão nem ciclos. A decisão de analisar programas simplificados foi tomada para permitir manter o foco desta dissertação na inserção de correções seguras, algo que atualmente apenas é feito por um pequeno número de ferramentas. Para avaliar a ferramenta desenvolvida, utilizámos cerca de 1700 casos de teste contendo código PHP artificial gerado automaticamente com vulnerabilidades de Cross-Site Scripting e seis aplicações web reais, escritas em PHP, contendo o mesmo tipo de vulnerabilidade. Foram também utilizados 100 casos de teste contendo código PHP artificial com vulnerabilidades de injeção de SQL. A ferramenta conseguiu analisar todos os ficheiros PHP. Relativamente à capacidade de a ferramenta inserir correções no código-fonte das aplicações, obtivemos resultados encorajadores: todos os ficheiros que foram corrigidos continham código PHP sintaticamente válido e apenas um ficheiro viu o seu comportamento original alterado. O ficheiro cujo comportamento foi alterado apresenta uma estrutura mais complexa do que a esperada para um programa simplificado, o que influenciou a execuc¸ ˜ao da nossa ferramenta neste caso. Relativamente à capacidade de a ferramenta detetar vulnerabilidades, verificámos que a mesma reportou algumas vulnerabilidades que não são reais. Tal situação aconteceu em parte devido ao uso de expressões regulares nas aplicações web, algo que causa muitas dificuldades a ferramentas de análise estática. Verificámos também que muitos dos falsos negativos (vulnerabilidades reais que não foram reportadas) se deveram ao contexto em que determinadas funções seguras são utilizadas, algo que, mais uma vez, causa muitas dificuldades a ferramentas deste tipo. As situações referidas aconteceram principalmente no código artificial, que não deve ser visto como representativo de aplicações web reais. Assim, podemos afirmar que a nossa ferramenta lida eficazmente com código PHP real, o que abre a porta à possibilidade de a mesma ser utilizada para corrigir vulnerabilidades em aplicações disponíveis ao público. Após esta avaliação experimental, concluímos que a solução desenvolvida cumpriu os objetivos principais para os quais foi concebida, ao ser capaz de remover vulnerabilidades sem prejudicar o comportamento original dos programas. A solução desenvolvida constitui uma melhoria nas capacidades das ferramentas de análise estática existentes atualmente, em especial das que realizam correção automática de código. O estudo realizado acerca destes dois tipos de vulnerabilidades permitiu também obter uma fonte de informação correta e confiável acerca das formas de escrever código seguro para prevenir os dois tipos de vulnerabilidades estudados em aplicações web escritas em PHP.Currently, web applications are the most common way to access companies’ services and resources. However, since their appearance, they are known to contain vulnerabilities in their source code. These vulnerabilities, when exploited, can cause serious damage to organizations, such as the theft of millions of user credentials and access to confidential data. For this reason, accessing critical services, such as health care and financial services, with safe web applications is crucial to its well-functioning. Often, vulnerabilities are left in the source code unintentionally by programmers because they do not have the necessary knowledge about how to write secure code. On the other hand, programmers that use secure functions from the programming language in their applications, employing thus secure code, believe that their applications are protected. However, some of those functions do not invalidate all attacks, leaving applications vulnerable. This dissertation has two main objectives: to study the diverse types of web application vulnerabilities, namely different attacks that exploit them, and different forms to build secure code for invalidating such attacks, and to develop a tool capable of protecting PHP web applications by inserting small corrections in their source code. The proposed solution was evaluated with both artificial and real code and the results showed that it can insert safe corrections while maintaining the original behavior of the web applications in the vast majority of the cases, which is very encouraging

Detection of vulnerabilities and automatic protection for web applications

Tese de doutoramento, Informática (Ciências da Computação), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016In 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

Misusability Measure Based Sanitization of Big Data for Privacy Preserving MapReduce Programming

Leakage and misuse of sensitive data is a challenging problem to enterprises. It has become more serious problem with the advent of cloud and big data. The rationale behind this is the increase in outsourcing of data to public cloud and publishing data for wider visibility. Therefore Privacy Preserving Data Publishing (PPDP), Privacy Preserving Data Mining (PPDM) and Privacy Preserving Distributed Data Mining (PPDM) are crucial in the contemporary era. PPDP and PPDM can protect privacy at data and process levels respectively. Therefore, with big data privacy to data became indispensable due to the fact that data is stored and processed in semi-trusted environment. In this paper we proposed a comprehensive methodology for effective sanitization of data based on misusability measure for preserving privacy to get rid of data leakage and misuse. We followed a hybrid approach that caters to the needs of privacy preserving MapReduce programming. We proposed an algorithm known as Misusability Measure-Based Privacy serving Algorithm (MMPP) which considers level of misusability prior to choosing and application of appropriate sanitization on big data. Our empirical study with Amazon EC2 and EMR revealed that the proposed methodology is useful in realizing privacy preserving Map Reduce programming

Authorization and authentication strategy for mobile highly constrained edge devices

The rising popularity of mobile devices has driven the need for faster connection speeds and more flexible authentication and authorization methods. This project aims to develop and implement an innovative system that provides authentication and authorization for both the device and the user. It also facilitates real-time user re-authentication within the application, ensuring transparency throughout the process. Additionally, the system aims to establish a secure architecture that minimizes the computational requirements on the client's device, thus optimizing the device's battery life. The achieved results have demonstrated satisfactory outcomes, validating the effectiveness of the proposed solution. However, there is still potential for further improvement to enhance its overall performance

XSS attack detection based on machine learning

As the popularity of web-based applications grows, so does the number of individuals who use them. The vulnerabilities of those programs, however, remain a concern. Cross-site scripting is a very prevalent assault that is simple to launch but difficult to defend against. That is why it is being studied. The current study focuses on artificial systems, such as machine learning, which can function without human interaction. As technology advances, the need for maintenance is increasing. Those maintenance systems, on the other hand, are becoming more complex. This is why machine learning technologies are becoming increasingly important in our daily lives. This study use supervised machine learning to protect against cross-site scripting, which allows the computer to find an algorithm that can identify vulnerabilities. A large collection of datasets serves as the foundation for this technique. The model will be equipped with functions extracted from datasets that will allow it to learn the model of such an attack by filtering it using common Javascript symbols or possible Document Object Model (DOM) syntax. As long as the research continues, the best conjugate algorithms will be discovered that can successfully fight against cross-site scripting. It will do multiple comparisons between different classification methods on their own or in combination to determine which one performs the best.À medida que a popularidade dos aplicativos da internet cresce, aumenta também o número de indivíduos que os utilizam. No entanto, as vulnerabilidades desses programas continuam a ser uma preocupação para o uso da internet no dia-a-dia. O cross-site scripting é um ataque muito comum que é simples de lançar, mas difícil de-se defender. Por isso, é importante que este ataque possa ser estudado. A tese atual concentra-se em sistemas baseados na utilização de inteligência artificial e Aprendizagem Automática (ML), que podem funcionar sem interação humana. À medida que a tecnologia avança, a necessidade de manutenção também vai aumentando. Por outro lado, estes sistemas vão tornando-se cada vez mais complexos. É, por isso, que as técnicas de machine learning torna-se cada vez mais importantes nas nossas vidas diárias. Este trabalho baseia-se na utilização de Aprendizagem Automática para proteger contra o ataque cross-site scripting, o que permite ao computador encontrar um algoritmo que tem a possibilidade de identificar as vulnerabilidades. Uma grande coleção de conjuntos de dados serve como a base para a abordagem proposta. A máquina virá ser equipada com o processamento de linguagem natural, o que lhe permite a aprendizagem do padrão de tal ataque e filtrando-o com o uso da mesma linguagem, javascript, que é possível usar para controlar os objectos DOM (Document Object Model). Enquanto a pesquisa continua, os melhores algoritmos conjugados serão descobertos para que possam prever com sucesso contra estes ataques. O estudo fará várias comparações entre diferentes métodos de classificação por si só ou em combinação para determinar o que tiver melhor desempenho