Fast Detection of Access Control Vulnerabilities in PHP Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Access control vulnerabilities in web applications are on the rise. In its 2010 "Top 10 Most Critical Web Applications Security Risks", the OWASP reported that the prevalence of access control vulnerabilities in web applications increased compared to 2007. However, in contrast to SQL injection and cross-site scripting flaws, access control vulnerabilities comparatively received much less attention from the research community. This paper presents ACMA (Access Control Model Analyzer), a model checking-based tool for the detection of access control vulnerabilities in PHP applications. The core of ACMA uses a lightweight model checker to detect the privileges that are enforced at each statement of an application. Based on this information, ACMA can detect several types of access control vulnerabilities: from forced browsing vulnerabilities to faulty access controls. We show how, when compared to the state of the art, ACMA achieves advantageously comparable results with accelerations up to 890 times faster. Moreover, contrary to the state of the art, ACMA scales up to medium-large applications with large access control models, as shown by the analysis of Moodle, a 400,000+ LOC application counting more than 200 distinct privileges. Results show that ACMA is fast, precise and scalable making it a practical tool for the detection of access control vulnerabilities in real-world applications. A discussion about further extensions to ACMA is also presented.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle