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Análisis de seguridad de proyectos de código abierto web basados en Java y PHP

Autores: Yin, Zhen; Lee, Scott Uk-Jin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Análisis de seguridad de proyectos de código abierto web basados en Java y PHP


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Desarrollo de sitios web
Lenguaje informático
Proyectos de código abierto
Informes de pruebas de seguridad
PHP
Java
XSS
LFI
Inyección SQL
Inyección LDAP
OWASP
LDAP
Protocolo de Acceso a Directorios Ligero
Ataques experimentales
GitHub
Esquema de filtrado
Desarrolladores web
Proyectos web
Rendimiento del filtro.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 40

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Durante el desarrollo de sitios web, la selección de un lenguaje de computadora adecuado y el uso razonable de proyectos de código abierto relevantes es imperativo. Aunque los dos lenguajes, PHP y Java, han sido ampliamente investigados en este contexto, no hay muchos informes de pruebas de seguridad basados en sus proyectos de código abierto. En este artículo, realizamos análisis de seguridad separados en proyectos de código abierto relacionados con la web basados en PHP y Java. Para ello, se utilizan diferentes marcos de código abierto y servicios para diseñar sitios web utilizados para probar ataques experimentales en 12 filtros de código abierto populares disponibles en GitHub, así como investigar el uso del Protocolo de Acceso a Directorios Ligero (LDAP) en el entorno del navegador Firefox. Utilizando cargas maliciosas publicadas por el Proyecto de Seguridad de Aplicaciones Web Abiertas (OWASP) y otros, se realizan ataques de Cross-site Scripting (XSS), Inclusión de Archivos Locales (LFI), inyección SQL e inyección LDAP en los objetivos de prueba. Los resultados experimentales revelan que aunque los proyectos de código abierto basados en PHP son más vulnerables a los ataques que los basados en Java, hay un margen significativo para mejorar. Finalmente, se propone un esquema de filtrado basado en lista blanca. Este esquema filtra los atributos en línea de los elementos de etiqueta para que el filtro tenga una excelente tasa de detección de cargas maliciosas y una excelente tasa de aprobación de cargas benignas. También se incluyen referencias efectivas y sugerencias para desarrolladores web para ayudar en la selección de proyectos web de código abierto, y se proponen soluciones viables para mejorar el rendimiento del filtro.

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