TaintJSec: um método de análise estática de marcação em código Javascript para detecção de vazamento de dados sensíveis
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Autor(a) principal: | |
| Outros Autores: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6267 |
Resumo: | Javascript é uma das linguagens de programação mais utilizadas no mundo e continua expandindo-se gradativamente. Tal expansão deve-se à grande flexibilidade e dinamicidade que a linguagem possui, o que facilita bastante a criação de aplicações. Porém, essa mesma característica que a torna uma linguagem de sucesso é também o que torna difícil a análise estática do fluxo de execução, processo esse que visa identificar a presença de códigos maliciosos nas aplicações. Este trabalho apresenta o TaintJSec, uma nova abordagem que utiliza análise estática de marcação de código JavaScript para identificar e prevenir o vazamento de informação sensível. O diferencial do TaintJSec em relação aos outros trabalhos que utilizam análise estática de marcação é que ele consegue analisar o fluxo de códigos implícitos, acompanha a propagação do taint tag na execução da função eval e identifica o vazamento de informação em códigos ofuscados. Para validar a eficácia da abordagem, foram realizados testes de propagação do taint tag, dividos em 13 grupos de testes distintos. Em seguida, foram realizados testes para avaliar a propagação na execução da função eval. Por fim, a abordagem foi testada em um código malicioso, ofuscado por cinco ferramentas diferentes, específicas para tal finalidade. Os resultados obtidos demonstraram que a abordagem é eficaz na detecção do vazamento de informação e mais eficiente que outros métodos do estado da arte. |