Management of the Process of Web Applications Testing by the Fuzzing Method Based on Dynamic Bayesov Networks
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr170205Keywords:
OWASP – classes of vulnerabilities of web applications, control of testing web applications, dynamic Bayesian network, algorithms of training and a probable outputAbstract
Nowadays, intensive research is being conducted in the field of developing effective technologies for testing web applications for vulnerabilities, one of such technologies that allowing to hold complex testing at all stages of the application life cycle is fuzzing testing. The actual direction of development this technology is the development of mathematical and software that realizes intellectual components of fuzzing, the implementation of which will significantly improve its effectiveness and resource efficiency. In article the conceptual model of the application dynamic Bayesian networks to control web application testing by fuzzing is provided. Within the framework of the constructed conceptual model, dynamic Bayesian models for the main OWASP – vulnerability classes of Web applications and corresponding algorithmic and software for testing were developed.
References
Азарнова, Т.В. Расширение функциональных возможностей фаззинга веб-приложений на основе динамических сетей Байеса / Т.В. Азарнова, П.В. Полухин // Научно-техническая информация. Серия 2. Информ. процессы и системы. – 2014. – № 9. – С. 12–19.
Кельберт, М.Я. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Т. 1: Основные понятия теории вероятностей и математической статистики / М.Я. Кельберт, Ю.М. Сухов. – М.: МЦНМО, 2007. – 456 с.
Масленников, Е.Д. Предсказания на основе байесовских сетей доверия: алгоритм и программная реализация / Е.Д. Масленников, В.Б. Сулимов // Вычислительные методы и программирование. – 2010. – № 11. – С. 94–107.
Микаэльян, С.В. Методы фильтрации на основе многоточечной аппроксимации плотности вероятности оценки в задаче определения параметров движения цели при помощи измерителя с нелинейной характеристикой / С.В. Микаэльян // Наука и Образование. – 2011. – № 10. – С. 2–14.
Полухин, П.В. Интеграция динамических байесовских сетей в процесс тестирования вебприложений для выявления уязвимостей межсайтингового скриптинг / П.В. Полухин // Научное обозрение. – 2014. – № 9. – С. 414–422.
Соболь, И.М. Численные методы Монте-Карло. – М.: Наука, 1973. – 312 с.
Тихонов, В.И. Марковские процессы / В.И. Тихонов, М.А. Миронов. – М.: Сов. радио, 1977. – 488 c.
Торопова, А.В. Подходы к диагностике согласованности данных в байесовских сетях доверия / А.В. Торопова // Труды СПИИРАН. – 2015. – № 43. – С. 156–178.
Тулупьев, А.Л. Байесовские сети доверия: логико-вероятностный вывод в ациклических направленных графах / А.Л. Тулупьев, А.В. Сироткин, С.И. Николенко. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. – 400 с.
Russel, S. Artificial Intelligence: A Modern Approach / S. Russel, P. Norvig. – Boston: Prentice Hall, 2009 – 1095 p.
Sutton, M. Fuzzing: Brute Force Vulnerability Discovery / M. Sutton, A. Greene, P. Amini. – Addison Wesley, 2007. – 527 p.
