XSS攻击分析与防御机制研究

XSS(跨站脚本)漏洞是一种Web应用程序安全漏洞,常被黑客用来对Web用户发起攻击。本文主要介绍了XXS漏洞产生原理,分析了XXS攻击的三种类型,然后针对XSS攻击的防御方法进行了介绍,主要介绍了基于特征的防御、基于代码修改的防御和客户端分层防御三种防御方法,最后简要介绍了XSS防御的发展趋势。

基于web站点的xss攻击分析与防范

xss攻击在web信息安全领域中一直是被关注的重点,是web安全中最大的漏洞,xss跨网站脚本攻击,恶意攻击者往Web页面里插入恶意html代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中Web里面的html代码会被执行,从而达到恶意攻击用户的特殊目的。本文主要阐述了xss的机理和特点,重点分析了网页代码的检测以及木马的特征,并针对这些特点进行了一些相应防范对策的探讨。通过实际的环境对防御的效果进行展示,从而达到对xss漏洞修复的目的,让web站点中的xss漏洞防御的安全级别可以得到大大的提升。

基于残差网络和GRU的XSS攻击检测方法

传统的XSS攻击及其漏洞检测方法在面对多样化的攻击payload时其效果难以令人满意,需要大量人工参与,具有较大的主观性;而如CNN、RNN等深度学习方法只能单一地学习数据样本的空间特征或时序特征。提出一种基于残差网络和GRU的XSS攻击检测方法,在CNN基础上引入残差框架并与GRU相结合来学习数据的时空特征,且通过利用dropout来提高模型的泛化能力。面对日益复杂多变的XSS payload,参考字符级卷积建立一个字典对数据样本进行编码,从而保留了原始数据的特征并提高了整体的效率,再转化为二维空间矩阵,使得其满足CNN的输入要求。在Github数据集上的实验结果表明,该方法的准确率为99.92%,误报率为0.02%,相比于DNN方法的准确率提高11.09个百分点、误报率降低3.95个百分点,且其他评价指标均优于GRU、CNN等对比方法。

面向SQL注入和XSS攻击的Web入侵检测系统的研究与实现

随着Web应用的越来越广泛,Web程序受到攻击会造成严重的数据泄露和财产损失。基于Web日志的传统人工入侵检测对网络管理员有着一定的专业要求并且效率也较低,因此文章提出了一种面向SQL注入和XSS攻击的Web入侵检测方法。首先在漏洞平台DVWA上,针对各种SQL注入攻击和XSS攻击的方法进行分析、人工提取SQL注入攻击向量SQLIAV和XSS攻击向量XSSAV,来构建出有效的攻击向量知识库SQL;然后对比分析常见的模式匹配算法并选取相对高效的模式匹配Sunday算法,并对算法的时间性能进行优化改进;最后将构建的攻击向量知识库通过优化的模式匹配Sunday算法进行匹配并设计出入侵检测系统,并将文章设计入侵检测系统与Snort入侵检测系统相比较。实验结果表明,该入侵检测系统具有一定的有效性和可靠性。

NO TEARS算法在XSS攻击检测中的应用研究

近年来,利用机器学习技术对跨站脚本攻击(XSS攻击)进行检测成为网络安全研究的热点.由于检测特征多,样本标注有限,机器学习模型的精准训练问题一直是一个难题.贝叶斯网络可以较好的适应小样本环境,最近提出的NO TEARS结构学习算法利用平滑约束优化方法,可以较好地对模型进行训练.本文针对XSS攻击检测问题,利用NO TEARS算法训练贝叶斯网络模型进行XSS攻击载荷(Payload)的判断.在实验中,本文使用了较为丰富的真实数据,并与传统的结构学习方法及其他分类算法进行了比较,实验结果表明,本文中使用的新的结构学习方法能够明显提升分类准确率,是一种检测XSS攻击的有效方法.

基于服务器端的XSS攻击防御

随着Web服务的日益盛行,web安全显得越来越重要,根据owasp最新统计,XSS(Cross-Site Scripting)攻击是位于当前攻击榜首的第三名,这显示了XSS攻击日益猖獗。因此研究XSS防御显得尤为重要,它能有效的阻止XSS攻击,在一定程度上保证web服务的安全。本文深入研究了XSS攻击原理,并提出了XSS攻击防御策略,最后实现了XSS漏洞检测工具,该工具能有效的检测web应用中存在的XSS漏洞,实验结果表明提出的防御策略效果明显。

面向医学信息系统的XSS攻击与防御

本文为了有效防范XSS攻击,就XSS漏洞进行漏洞分类原理分析,并基于DVWA开源软件模拟构建了一个信息系统漏洞靶场平台,通过模拟“通用场景”、“定制化场景”和“特殊场景”三种场景类型进行攻击研究,从攻击者角度提出XSS攻击防御手段。

基于RASP的SQL注入和XSS攻击的检测技术

针对电力信息系统面对SQL注入和XSS攻击时检测效率低、防御效果不佳等问题,提出一种基于RASP技术的SQL注入和XSS漏洞检测与防御技术,直接将数据库函数、校验函数等通过RASP探针注入Web服务应用内部进行有效监测;针对攻击和程序交互较少的情况,基于KMP算法和过滤机制将输入字符串与注入字符串的存储模式匹配,对恶意攻击代码进行检测与防御。实验结果表明,提出的方法可以有效对SQL注入和XSS攻击进行检测和防御,且效率较高。

基于SVM的XSS攻击检测

XSS攻击就是将特定的标签和代码放在URL中,目前的防御手段主要是对实施跨站脚本攻击时所使用的标签进行过滤。这样的防御手段是静态的,难以检测出变种的XSS攻击。文章采用机器学习领域的支持向量机(SVM)算法可以解决跨站脚本攻击检测不灵活的问题。使用大量的跨站脚本攻击样本和正常样本通过SVM算法进行计算得到一个判断模型,然后使用这个模型对未知的URL进行判断是否含有XSS攻击。这样的防御手段可以检测出变种的XSS攻击方式,提高了检测的准确度和灵活性。

基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法

跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法,通过领域知识获取该网络中的节点.利用领域知识构建的本体为贝叶斯网络的构建提供良好的特征选择基础,并从中提取了17个特征,同时从公开渠道搜集的恶意IP和恶意域名为该模型及时检测新型攻击补充有力规则.为验证所提方法的有效性,在实际收集的XSS攻击数据集上进行实验,结果表明,在面对多样化的攻击时,该方法可以保持90%以上的检测准确率.

基于胶囊网络的XSS攻击识别方法的研究

随着科技的不断进步和经济发展,网络技术在悄悄影响着每一个人的生活,在带来便利的同时,网络上的安全问题也给人们带来困扰。而在种种网络问题中XSS攻击是较为常见的攻击方式。目前,随着人工智能技术的发展,给了人们解决网络安全问题的新思路,用深度学习技术解决信息安全问题,是当前较热门的研究课题。在此立场下,使用LSTM、CNN、BiLSTM和胶囊网络方法在同一数据集下,对XSS攻击进行识别,胶囊网络ACC值为96.1%,CNN的ACC值为94%,BiLSTM的ACC值为92%,LSTM的ACC值为78%,SVM的ACC值为76%。

Web应用中XSS攻击的分析和防御

随着Web应用在互联网中的迅速发展,出现了大量的Web安全漏洞,其中最为突出的是跨站脚本(XSS)漏洞攻击。为了对Web应用中的XSS漏洞进行有效的检测和防御,通过分析XSS漏洞的特征及原理,总结出产生该漏洞攻击的几大主要原因,结合目前常用漏洞检测方法提出几种XSS漏洞攻击的防御方法,可有效识别和防范XSS漏洞攻击,对Web应用具有较高的实用性。

跨站脚本攻击检测与防御技术综述

跨站脚本(cross site scripting,XSS)攻击是Web安全中最严重的风险之一。随着Web服务、API等Web技术的广泛使用,以及AJAX、CSS和HTML5等新编程风格的出现,XSS攻击的威胁变得更加严重,因此如何处理XSS攻击安全风险已成为Web安全研究的重要关注点。通过对近年来XSS攻击检测和防御技术的调研,根据XSS攻击是否具有隐蔽性,首次从非对抗和对抗两个角度综述了XSS攻击检测和防御的最新技术。首先,从非对抗攻击检测和对抗攻击检测两个方面探讨分析了基于机器学习从数据中学习攻击特征、预测攻击的方法,以及基于强化学习识别或生成对抗样本策略来优化检测模型的方法;其次,阐述了非对抗攻击防御基于规则过滤XSS攻击、基于移动目标防御(MTD)随机性降低攻击成功率和基于隔离沙箱防止XSS攻击传播的方法;最后,分别从样本特征、模型特点和CSP的局限性、上传功能的广泛性等方面提出了XSS攻击检测和防御未来需要考虑的问题并作出展望。

基于贝叶斯网络及STRIDE模型的XSS风险分析

贝叶斯网络因能够对事件进行建模并给出紧凑的概率表示,被广泛地用在风险分析上。针对XSS攻击,基于STRIDE威胁模型构建贝叶斯网络结构模型,并通过专家经验和排序节点获取节点先验概率,在此基础上采用拒绝性采样算法得到数据集,进而学习贝叶斯网络参数。利用贝叶斯网络推理计算Web系统遭受XSS攻击的风险,找到弱点以加强相应的防护措施,实现积极防御。

Web应用程序下XSS漏洞攻击与防御研究

Web应用程序下XSS漏洞分为存储式漏洞、反射式漏洞及基于DOM的漏洞,主要攻击方式为CSRF攻击、窃取Cookie会话和客户端代理攻击.从服务器端和客户端两个角度提出了XSS漏洞的防御措施,为开发人员及用户提供安全防范经验.

一种基于XSS攻击防御的安全CDN研究

本文提出了一种安全CDN解决方案,主要针对XSS攻击进行防御,通过对现有的CDN系统进行改进,对流经CDN服务器的数据流量进行安全监测,将安全的评估方在CDN服务器上,实时分析流量中存在的安全威胁,并通过云计算技术与态势感知技术将安全威胁与安全防御可视化,并对安全事件做出决策。

基于CNN和多注意力机制的XSS检测模型

为了解决普通深度学习模型存在的难以区分信息重要性差异,以及单一注意力机制存在的关注维度单一的问题,文中提出了一种基于卷积神经网络和多注意力机制的模型对XSS攻击进行检测。首先,将经过word2vec转换后的数据输入到卷积神经网络提取局部特征;然后,使用自注意力模块学习数据的长距离依赖关系,并加强模型对序列维度上重要特征的关注;接着,经过通道注意力模块从通道维度对不同的通道特征图加权;之后,将经注意力模块处理过的特征输入到池化层进行下采样处理,并使用Dropout层提高模型的泛化能力;最后,利用提取到的特征对样本进行分类。使用测试数据集对文中提出的模型进行实验,结果显示,该模型对XSS攻击的检测效果良好,准确率与F1值相比其他深度学习模型有一定程度提升。

一个典型的XSS框架注入攻击的分析和预防

现在网络技术的发展趋势朝着移动化、WEB化程度发展,其中最典型的代表是微信小程序。目前,这种集移动和WEB应用程序为一体的新式应用蓬勃发展。WEB应用程序将逻辑处理程序部署在服务器上,客户端对服务器发出请求指令,服务器处理这些指令并返回处理后的结果,其中涉及到客户端和服务端的数据传输,同时客户端发送处理指令传递给服务器,服务器接收指令并进行处理。笔者在某社交空间中发现了某网站的开放平台的外链被恶意注入,强制点击该链接的用户执行恶意转发。下面通过分析该案例的发生和机理,提出相应的预防方案,为之后的微信小程序开发中的服务器安全提供一个安全教例。

高校站群系统内置Web应用防火墙的Web攻击检测与防御研究

高校部署内置Web防火墙的网站群系统应对SQL注入和XSS攻击。描述了SQL注入和XSS攻击的攻击方式;介绍了Web防火墙如何通过基于正则表达式的规则引擎和深度学习引擎对恶意代码进行检测、学习与防御;最后分析了攻击特征自动提取技术未来发展趋势。

一种基于双向长短期记忆神经网络的Web攻击检测

当前,网络空间安全形势日益严重,这是因为网络攻击手段层出不穷。其中,跨站脚本(cross-site scripting,XSS)攻击和结构化查询语言(structured query language,SQL)注入攻击是2种较为常见的网络攻击方式。由于它们的有效载荷样式多样,导致传统的基于规则的检测以及基于特征的机器学习难以对其进行检测。为了提高对Web攻击的检测效果,降低人工提取特征的繁杂度,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络的Web攻击检测方法:使用字符向量化提取Web攻击有效特征的序列,并映射到特征向量,嵌入向量到神经网络中,然后使用双向长短期记忆递归神经网络训练和测试模型。结果表明,该检测方法在真实数据集中的检测准确率达到99.35%,召回率达到99.49%,可以同时检测XSS攻击和SQL注入攻击。证明了这种基于深度学习的检测方法可以较大规模地应用于Web攻击感知平台中。