4.15M
Category: internetinternet

Анализ методов обнаружения и предотвращения веб - атак

1.

АНАЛИЗ МЕТОДОВ
ОБНАРУЖЕНИЯ И
ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ
ВЕБ -АТАК
ВОРОБЬЕВ АЛЕКСАНДР, КУДОБАЕВ АМАНДЫК, НЕТЁСОВА
МАРИНА, СЕНЦОВ АЛЕКСАНДР, ЧАЛКОВ ВСЕВОЛОД

2.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
01
N ajl a Odeh, Sherin Hijazi, "Det ecting and Prevent ing Common Web Appl i cati on
Vuln erabilities : A Comprehensive Approach", Int ernational Journal of Informat i on T echn ol ogy
an d Comput er S cience( IJI TCS ), Vol . 15, N o. 3, pp. 2 6 -4 1, 2 02 3 . DOI :10. 5815 /i ji tcs .2 02 3 .03.03
02
FAR IS , F. F. HUWAIDA T. ELS HOUS H , Input Validation Vulnerabilities in Web Appl i cation s / F.
F. FARI S . HUWAI DA T. ELSHOUS H . — Т екст : электронный // ieeex pl ore : [сайт] . — URL :
( дата об ращения : 2 3. 10. 2 023 ) .
03
Den cheva L. Comparative analysis of St atic application security t esting (S AST ) an d Dyn ami c
appl ication securit y testing ( DAST ) by using open -source w eb application pen et rat i on t esting
t ools : дис . – Dublin, Nat ional Col l ege of I rel and, 2 02 2 .
04
T arannum, S . , Hossain, S. M. M. , S ayeed, T. (2 02 3). Cyber S ecurit y Is sues : W eb Att ack
I nvestigat ion . In : Abraham, A. , Hong, TP., Kot echa, K. , Ma, K. , Manghirmal ani Mis hra, P. ,
Gan dhi, N. ( eds) Hybrid Int elligent Systems . HIS 2 022 . Lecture N ot es in N etw ork s an d
S ys t ems, vo l 6 4 7. S pringer, Cham . ht t ps ://doi .org/10.1007 /978-3-031-2 7409 -1_115
05
O chi eng F. , Kaburu D., John N. G. Aut omation -Based User Input S ql Injecti on Det ecti on an d
Prevent ion Framework //Comput er and I nformat ion Science . – 202 3 . – Т . 16 . – № . 2 .

3.

ПРОБЛЕМАТИКА
Необходимость постоянного
совершенствования методов обнаружения и
предотвращения веб -атак в связи с
постоянно меняющимися угрозами и
технологиями.

4.

ЦЕЛЬ
Анализ существующих методов обнаружения
и предотвращения веб -атак.
Оценка эффективности защиты данных
методов от различных угроз.

5.

ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ
РАСПРОСТРАНЕННЫХ УЯЗВИМОСТЕЙ
ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ
КОМПЛЕ КСНЫЙ ПОДХОД
Воробьев А.Е.

6.

ВЫВОДЫ
Приведены подробные пояснения о принципе работы каждого из четырёх
распространённых уязвимостей веб-приложений
SQL Injection
XSS
RCE
Fingerprinting
Рассмотрены методы обнаружения данных уязвимостей и превентивные меры по
их контролю
Представлена и протестирована система, обесепечивающая комплексный подход
к обнаружению и предотвращению рассмотренных уязвимостей

7.

ВКЛАД В ИССЛЕДОВАНИЕ
Обзор наиболее
распространённых
уязвимостей вебприложений
Анализ методов
обнаружения и
предотвращения
рассмотренных
уязвимостей
ВКЛАД N °1
ВКЛАД N °2

8.

УЯЗВИМОСТИ ПРОВЕРКИ ВХОДНЫХ
ДАННЫХ В веб -области
применения
СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР, КЛАССИФИКАЦИЯ
и анал из текущего состояния техники
Нетёсова М.В.

9.

Выводы по статье:
1.Выявлены и классифицированы различные типы уязвимостей входных данных
2. XSS-атаки являются наиболее популярными в категории внедрения на стороне клиента, SQL-инъекции
при манипулировании запросами.
3. Выявлено, что неправильная реализация валидации данных и недостаточное тестирование являются
основными причинами возникновения таких уязвимостей.
4. Статические методы более сложны, но точны, поскольку они сканируют исходный код, а не просто
отправляют запросы.

10.

Вклад в исследование
Идентификация и классификация
различных уязвимостей
(инъекции, DoS-атаки,
переполнение буфера и др.)
Идентификация наиболее
популярных видов атак
(ХSS-а внедрения на стороне
клиента, SQL-инъекции при
манипулировании
запросами)
Определение основных
причин уязвимостей

11.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СТАТИЧЕСКОГО
тестирования безопасности приложений (SAST)
и дина мического тестирования безопасности
приложений (DAST) с использованием открытых
инструментов тестирования веб - приложений на
проникновение
Чалков В.А.

12.

ВЫВОДЫ
На основе рассчитанных показателей сравниваются инструменты статического и
динамического тестирования безопасности
Для тестирования безопасности необходимо совместное использование методов
статического и динамического тестирования безопасности

13.

ВКЛАД В ИССЛЕДОВАНИЕ
Определения
статического и
динамического методов
тестирования
безопасности
Преимущества и
недостатки обоих
методов
Моделирование
решения д ля
эффективного
тестирования
безопасности
ВКЛАД N °1
ВКЛАД N °2
ВКЛАД N °3

14.

ПРОБЛЕМЫ
КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ
ИС С ЛЕ ДОВАНИЕ ВЕБ -АТАК
Сенцов А.Н.

15.

ВЫВОДЫ
Машинное обучение важно для обнаружения и анализа веб-уязвимостей. Оно помогает
разрабатывать эффективные методы борьбы с веб-атаками.
Системы обнаружения вторжений в приложения и межсетевые экраны веб-приложений - два
текущих эффективных метода обнаружения.
Для достижения необходимой эффективности в настоящее время разрабатываются методики,
используемые для атак на основе аномалий.

16.

ВКЛАД В ИССЛЕДОВАНИЕ
К лассифицирование
общих методов
обнаружения
веб-атак
Исследование
применения
машинного обучения
Анализ проблем
повышения
эффективности
обнаружения
веб- атак
ВКЛАД N °1
ВКЛАД N °2
ВКЛАД N °3

17.

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ФРЕЙМВОРК
ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И
ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ SQL -ИНЪЕКЦИЙ НА
ОСНОВЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ВВОДА
Куд обаев А.Е.

18.

Выводы по статье:
1. Рассмотрены существующие решения для обнаружения и предотвращения SQL-инъекций и выявлены их
плюсы и минусы
2. Классифицированы SQL-инъекции, а также описаны причины уязвимостей, связанных с ними
3. Представлена уникальная система ОиП, состоящая из 4 ступеней.
4. Проведено тестирование созданного фреймворка, по итогам которого он показал отличные результаты
(>95%)
5. Выявлены факторы, вызывающие уязвимости, подверженные SQL-инъекциям

19.

ВКЛАД В ИССЛЕДОВАНИЕ
Подробная
к лассификация SQLинъекций , методы
защиты от каж дой из
них
Оценена
эффективность
различных
методологий и
инструментов
Выявлена проблема
отсу тствия
универсального
набора данных д ля
ОиП веб - атак
ВКЛАД N °1
ВКЛАД N °2
ВКЛАД N °3

20.

ИТОГИ
Проведена
классификация веб-атак
и рассмотрено множество
методов их обнаружения
и предотвращения
ОБЗОР
Выявлены преимущества
и недостатки каждого
метода, причины
уязвимостей.
Проанализированы
рассмотренные методы
обнаружения и
предотвращения вебатак
АНАЛИЗ
ОЦЕНКА

21.

СПАСИБО
ЗА
ВНИМАНИЕ!
4 под гру ппа
English     Русский Rules