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Tipo do documento: Dissertação
Título: Detecção de Cross-Site Scripting em páginas Web
Autor: Nunan, Angelo Eduardo 
Primeiro orientador: Souto, Eduardo James Pereira
Primeiro coorientador: Santos, Eulanda Miranda dos
Resumo: As aplicações web atualmente representam um importante ambiente de acesso aos serviços oferecidos na Internet. Garantir a segurança desses recursos se tornou uma tarefa elementar. A estrutura de sites dinâmicos constituída por um conjunto de objetos, tais como tags de HTML, funções de script, hiperlinks e recursos avançados em navegadores web levou a inúmeras funcionalidades e à interatividade de serviços, tais como e-commerce, Internet banking, redes sociais, blogs, fóruns, entre outros. No entanto, esses recursos têm aumentado potencialmente os riscos de segurança e os ataques resultantes da injeção de códigos maliciosos, onde o Cross-Site Scripting aparece em destaque, no topo das listas das maiores ameaças para aplicações web nos últimos anos. Este trabalho apresenta um método baseado em técnicas de aprendizagem de máquina supervisionada para detectar XSS em páginas web, a partir de um conjunto de características extraídas da URL e do documento web, capazes de discriminar padrões de ataques XSS e distinguir páginas web maliciosas das páginas web normais ou benignas
Abstract: Web applications are currently an important environment for access to services available on the Internet. However, the security assurance of these resources has become an elementary task. The structure of dynamic websites composed by a set of objects such as HTML tags, script functions, hyperlinks and advanced features in web browsers may provide numerous resources and interactive services, for instance e-commerce, Internet banking, social networking, blogs, forums, among others. On the other hand, these features helped to increase the potential security risks and attacks, which are the results of malicious codes injection. In this context, Cross-Site Scripting (XSS) is highlighted at the top of the lists of the greatest threats to web applications in recent years. This work presents a method based on supervised machine learning techniques to detect XSS in web pages. A set of features extracted from URL contents and web document are employed in order to discriminate XSS patterns and to successfully classify both malicious and non-malicious pages
Palavras-chave: Cross-site Scripting
Segurança de aplicações web
Detecção de anomalia
Aprendizagem de máquina
Cross-site scripting
Web application security
Anomaly detection
Machine learning
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Computação
Programa: Programa de Pós-graduação em Informática
Citação: NUNAN, Angelo Eduardo. Detecção de Cross-Site Scripting em páginas Web. 2012. 104 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2012.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2962
Data de defesa: 14-May-2012
Appears in Collections:Mestrado em Informática

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