Методи та моделі проєктування системи автоматизованого пошуку вразливостей у web-додатках

Abstract

Постановка проблеми.Проведено інформаційний аналіз наукових досліджень за темою безпекиWEB-додатків, і встановлено, що на ринку не вистачає якісних програмних продуктів для сканування вразливостей WEB-додатків. Виявлено, що існуючі інструменти не завжди ефективно виявляють усі види вразливостей, що підвищує ризик успішних атак та потребує вдосконалення підходів до забезпечення безпеки. ВразливостіWEB-додатків можуть включати SQL-ін'єкції, міжсайтовий скриптинг (XSS), помилки автентифікації та управління сесіями, використання вразливих компонентів, ненадійні конфігурації безпеки тощо. Тому розробка автоматизованих інструментів для виявлення таких вразливостей є критично важливою для зменшення ризиків.Мета.Метою дослідження є розробка нових або удосконалення існуючих методів та інструментів для автоматизованого пошуку вразливостей у WEB-додатках з метою підвищення рівня захисту. Зокрема, було визначено, що поєднання методів статичного та динамічного аналізу може підвищити ефективність процесу виявлення потенційних загроз. Дослідження спрямоване на створення надійної основи для розроблення комплексного інструменту, що охоплює широкий спектр вразливостей.Методи досліджень.Інформаційний аналіз використаний для визначення інструментів сканування вразливостей; системний аналіз –для визначення методів та способів пошуку вразливостей WEB-додатків; порівняльний аналіз –для визначення переваг та недоліків ручного й автоматичного тестування WEB-додатків на вразливості; системний синтез –для розроблення програмного продукту автоматизованого пошуку вразливостей WEB-додатків.Результати. Для реалізації цієї мети застосовувалися методи інформаційного аналізу для оцінки інструментів, системний аналіз для вивчення методів пошуку вразливостей, порівняльний аналіздля виявлення переваг і недоліків ручного та автоматизованого тестування, а також системнийсинтез для розроблення програмного продукту. Порівняльний аналіз ручного і автоматизованоготестування показав, що хоча ручне тестування забезпечує більш детальний аналіз і здатне виявитискладні логічні вразливості, автоматизоване тестування значно швидше і краще підходить длярегулярного сканування великих WEB-додатків. Розроблені базові алгоритми для автоматизованоготестування, включаючи алгоритми для виявлення SQL-ін'єкцій та XSS, забезпечують ефективне сканування та виявлення потенційних загроз. Ці алгоритми здатні проводити глибокий аналіз вхідних даних та відповіді серверів для виявлення ознак атак.Розроблена концептуальна модель роботи програми для автоматизованого сканування забезпечуєнадійність і точність процесу. У моделі передбачено використання кількох етапів перевірки: сканування коду, тестування поведінки додатка та аналіз відповідей серверів. Система використовує методи статичного аналізу для оцінки коду без виконання додатка тадинамічного аналізу для імітації реальних атак під час виконання додатка. Зокрема, для підвищення точності та зменшення кількості хибних позитивних результатів передбачено застосування алгоритмів машинного навчання.Висновки.Висновки дослідження підкреслюють важливість застосування автоматизованих систем для підвищення рівня безпеки WEB-додатків. Поєднання ручного та автоматизованого тестування рекомендовано для забезпечення комплексного підходу до захисту. Запропоновані методи та перевірка функціональності розробленого інструменту гарантують його відповідність вимогам сучасної кібербезпеки. Використання такого інструменту допомагає швидко виявляти вразливості та вживати заходів для їх усунення до того, як вони можуть бути використані зловмисниками. Застосування комплексних підходів до безпеки WEB-додатків забезпечує захист конфіденційних даних користувачів і знижує ймовірність успішних атак.