Fabien Duchène - Détection de Vulnérabilités Web par Frelatage Evolutionniste et Inférence de Modèle

09:00
Lundi
2
Juin
2014
Organisé par : 

Fabien Duchène

Intervenant : 

Fabien Duchène

Équipes : 

Information détaillée : 

La soutenance sera en anglais.

- Jury :

  • Rapporteurs :
    • Prof. Dr. Ing. Herbert Bos, Vrije Universiteit Amsterdam, Pays-Bas
    • Prof. Dr. Bruno Legeard, SmartTesting et Université de Franche-Comté, France
  • Examinateurs :
    • Dr. Ing. Mario Heiderich, Cure53 et Ruhr-Universität Bochum, Allemagne
    • Prof. Dr. Yves Denneulin, Grenoble INP, France
    • CR. Dr. Jean-Luc Richier, CNRS, France
    • Prof. Dr. Ing. Roland Groz, Grenoble INP, France
Résumé : 

Le test est une approche efficace pour détecter des bogues d’implémentation ayant un impact sur la sécurité, c.a.d. des vulnérabilités. Lorsque le code source n’est pas disponible, il est nécessaire d’utiliser des techniques de test en boîte noire. Nous nous intéressons au problème de détection automatique d’une classe de vulnérabilités (Cross Site Scripting alias XSS) dans les applications web dans un contexte de test en boîte noire. Nous proposons une approche pour inférer des modèles de telles applications et frelatons des séquences d’entrées générées à partir de ces modèles et d’une grammaire d’attaque. Nous inférons des automates de contrôle et de teinte, dont nous extrayons des sous-modèles afin de réduire l’espace de recherche de l’étape de frelatage. Nous utilisons des algorithmes génétiques pour guider la production d’entrées malicieuses envoyées à l’application. Nous produisons un verdict de test grâce à une double inférence de teinte sur l’arbre d’analyse grammaticale d’un navigateur et à l’utilisation de motifs de vulnérabilités comportant des annotations de teinte.

Nos implémentations LigRE et KameleonFuzz obtiennent de meilleurs résultats que les scanneurs boîte noire open-source. Nous avons découvert des XSS zéro jour (c.a.d. des vulnérabilités jusque lors inconnues publiquement) dans des applications web utilisées par des millions d’utilisateurs.