Dissertação

TaintJSec: um método de análise estática de marcação em código Javascript para detecção de vazamento de dados sensíveis

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 lin...

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Autor principal: Damasceno, Alexandre Braga
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0485883811480424
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2018
Assuntos:
Vazamento de Informação
Dados Sensíveis
JavaScript
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6267
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-62672018-03-28T05:03:47Z TaintJSec: um método de análise estática de marcação em código Javascript para detecção de vazamento de dados sensíveis Damasceno, Alexandre Braga Souto, Eduardo James Pereira http://lattes.cnpq.br/0485883811480424 http://lattes.cnpq.br/3875301617975895 Feitosa, Eduardo Luzeiro Grégio, André Ricardo Abed Martins, Gilbert Breves Vazamento de Informação Dados Sensíveis JavaScript CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO 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. Javascript is one of the most used programming languages in the world and continues to expand gradually. Such success is due to the great flexibility and dynamicity that the language has, which greatly facilitates the creation of applications. However, this same characteristic that makes it a successful language is also what makes it difficult to analyze static execution flow, which aims to identify the presence of malicious code in applications. This work presents TaintJSec, a new approach that uses static code marking analysis to identify and prevent leakage of sensitive information in web applications. Unlike other works based on static analysis, TaintJSec is able to check the explicit and implicit code flow, accompanies the propagation of the taint tag in the execution of the eval function, and is able to identify information leakage in obfuscated codes. To validate the effectiveness of the approach, taint tag propagation tests were performed in a range of tests divided into 13 different test groups. Then, tests were performed to evaluate the propagation of the eval function. Finally, the approach was tested in a malicious code, obscured by five different tools, specific for that purpose. The results demonstrated that the approach is effective in detecting information leakage and more efficient than other methods of the state of the art. 2018-03-27T13:38:50Z 2017-12-22 Dissertação DAMASCENO, Alexandre Braga. TaintJSec: um método de análise estática de marcação em código Javascript para detecção de vazamento de dados sensíveis. 2017. 129 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2017. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6267 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática
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