論文の概要: Evolutionary Multi-Task Injection Testing on Web Application Firewalls
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05743v1
- Date: Sun, 12 Jun 2022 14:11:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-26 14:47:52.267042
- Title: Evolutionary Multi-Task Injection Testing on Web Application Firewalls
- Title（参考訳）: Webアプリケーションファイアウォール上での進化的マルチタスクインジェクションテスト
- Authors: Ke Li, Heng Yang, Willem Visser
- Abstract要約: DaNuoYiは自動インジェクションテストツールで、WAFに対する複数のタイプのインジェクション攻撃に対するテストインプットを同時に生成する。
実世界の3つのオープンソースWAFと6種類のインジェクション攻撃について実験を行った。
DaNuoYiは最先端の単一タスクよりも3.8倍と5.78倍の有効なテスト入力(WAFをバイパスする)を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.037455973709532
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Web application firewall (WAF) plays an integral role nowadays to protect web
applications from various malicious injection attacks such as SQL injection,
XML injection, and PHP injection, to name a few. However, given the evolving
sophistication of injection attacks and the increasing complexity of tuning a
WAF, it is challenging to ensure that the WAF is free of injection
vulnerabilities such that it will block all malicious injection attacks without
wrongly affecting the legitimate message. Automatically testing the WAF is,
therefore, a timely and essential task. In this paper, we propose DaNuoYi, an
automatic injection testing tool that simultaneously generates test inputs for
multiple types of injection attacks on a WAF. Our basic idea derives from the
cross-lingual translation in the natural language processing domain. In
particular, test inputs for different types of injection attacks are
syntactically different but may be semantically similar. Sharing semantic
knowledge across multiple programming languages can thus stimulate the
generation of more sophisticated test inputs and discovering injection
vulnerabilities of the WAF that are otherwise difficult to find. To this end,
in DaNuoYi, we train several injection translation models by using multi-task
learning that translates the test inputs between any pair of injection attacks.
The model is then used by a novel multi-task evolutionary algorithm to
co-evolve test inputs for different types of injection attacks facilitated by a
shared mating pool and domain-specific mutation operators at each generation.
We conduct experiments on three real-world open-source WAFs and six types of
injection attacks, the results reveal that DaNuoYi generates up to 3.8x and
5.78x more valid test inputs (i.e., bypassing the underlying WAF) than its
state-of-the-art single-task counterparts and the context-free grammar-based
injection construction.
- Abstract（参考訳）: Webアプリケーションファイアウォール(WAF)は、現在、SQLインジェクション、XMLインジェクション、PHPインジェクションといった様々な悪意のあるインジェクション攻撃からWebアプリケーションを保護するために重要な役割を果たす。
しかしながら、インジェクション攻撃の高度化とwafのチューニングの複雑さの増加を考えると、wafが正当なメッセージに悪影響を与えずにすべての悪意あるインジェクション攻撃をブロックするようなインジェクションの脆弱性がないことを保証するのは困難である。
したがって、WAFの自動テストは、タイムリーで重要なタスクである。
本稿では,WAFに対する複数種類のインジェクション攻撃に対して,同時にテスト入力を生成する自動インジェクションテストツールDaNuoYiを提案する。
我々の基本的な考え方は自然言語処理領域における言語間翻訳に由来する。
特に、異なる種類のインジェクション攻撃に対するテスト入力は構文的に異なるが、意味的に似ている可能性がある。
複数のプログラミング言語でセマンティック知識を共有することで、より洗練されたテストインプットの生成と、それ以外では見つけるのが難しいwafのインジェクション脆弱性の発見が促進される。
この目的のために、DaNuoYiでは、複数のインジェクション変換モデルをマルチタスク学習を用いて訓練し、任意のインジェクションアタック間のテスト入力を変換する。
このモデルは、新しいマルチタスク進化アルゴリズムによって、異なる種類のインジェクション攻撃に対するテスト入力を共有結合プールと各世代におけるドメイン固有の突然変異演算子によって促進するために使用される。
実世界の3つのオープンソースWAFと6種類のインジェクション攻撃実験を行い、DaNuoYiは最先端の単一タスクと文脈自由文法ベースのインジェクション構築よりも3.8倍および5.78倍有効なテストインプット(WAFをバイパスする)を生成することを示した。
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