BLOGTIMES
2017/07/17

脆弱性検査のためのテストデータを推薦するシステム

  testing 
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MBSD が PyRecommender というウェブアプリケーションの脆弱性検査を行うための入力文字列を推薦するシステムを公開していたのでメモ。

脆弱性検査のためのテストデータを生成する手法としてはファジングがすぐに思い浮かびます。以前紹介した IPA の iFuzzMaker を見ればわかりますが、データ生成はあらかじめ用意しておいた特定の値(同値類、境界値のうちエラーの原因になりやすいもの)を用いたり、それらの値を多少変更したり、もしくはランダムに値を選んだりするようになっています。

今回のシステムはこれらとは違って最近流行の機械学習を使ってパターンを自動的に生成してやろうというもののようです。

Webセキュリティエンジニアのためのレコメンドエンジン -初級編- | MBSD Blog

過去の膨大な脆弱性検査結果を基に、脆弱性の様々な発現パターンをベクトル化し、機械学習を用いて学習しています。そして、新たに脆弱性の可能性のある挙動を検知した場合、学習結果に基づいて最適な検査文字列をレコメンドする仕組みになっています。

Github にコードが公開されているようなので、後ほど試してみたいと思います。


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