代码注入攻击是应用程序面临的一种主要安全威胁,尤其是Web应用程序,该种攻击源于攻击者能够利用应用程序存在的漏洞/后门,向服务器端注入恶意程序并执行,或者利用应用程序对用户输入的参数缺乏验证和过滤,造成输入作为恶意程序执行,从...代码注入攻击是应用程序面临的一种主要安全威胁,尤其是Web应用程序,该种攻击源于攻击者能够利用应用程序存在的漏洞/后门,向服务器端注入恶意程序并执行,或者利用应用程序对用户输入的参数缺乏验证和过滤,造成输入作为恶意程序执行,从而达到攻击目的。源程序分析和输入规则匹配等现有防御方法在面对代码注入攻击时都存在着固有缺陷,为了提高Web应用程序对于代码注入攻击的防御性,提出一种基于指令集随机化的抗代码注入方法,该防御方法不依赖于攻击者采用何种攻击方式,能够抵御未知的代码注入攻击。基于该技术及动态、冗余构造方法,设计一套原型系统,采用广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)建模计算,攻击者即使在获得随机化方法先验知识的情况下也极难突破系统的防御机制。尽管该方法需要对应用程序源代码进行随机化变换,但处理过程是完全自动化和具有普适性的,通过实验和现网测试表明该方法能够有效抵御大部分代码注入攻击,实现了对攻击的主动防御。展开更多
文摘代码注入攻击是应用程序面临的一种主要安全威胁,尤其是Web应用程序,该种攻击源于攻击者能够利用应用程序存在的漏洞/后门,向服务器端注入恶意程序并执行,或者利用应用程序对用户输入的参数缺乏验证和过滤,造成输入作为恶意程序执行,从而达到攻击目的。源程序分析和输入规则匹配等现有防御方法在面对代码注入攻击时都存在着固有缺陷,为了提高Web应用程序对于代码注入攻击的防御性,提出一种基于指令集随机化的抗代码注入方法,该防御方法不依赖于攻击者采用何种攻击方式,能够抵御未知的代码注入攻击。基于该技术及动态、冗余构造方法,设计一套原型系统,采用广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)建模计算,攻击者即使在获得随机化方法先验知识的情况下也极难突破系统的防御机制。尽管该方法需要对应用程序源代码进行随机化变换,但处理过程是完全自动化和具有普适性的,通过实验和现网测试表明该方法能够有效抵御大部分代码注入攻击,实现了对攻击的主动防御。
文摘提出一个应用混合的方法来阻止破坏主机安全的二进制代码注入式攻击并具有自适应能力的入侵防御系统模型(Feedback Learning IPS,FLIPS)。它包括三个主要组成部分:基于异常的分类器,基于签名的过滤系统,和采用指令集随机化(Instruction Set Randomization,ISR)的监管框架。ISR可以准确识别注入的代码,以这种反馈为基础对分类器和过滤器进行调整,并允许FLIPS对捕捉到的注入代码构建零日攻击签名。经试验表明,该模型能够丢弃那些匹配异常或已知的恶意输入,从而有效地保护应用程序免受攻击。