Today, companies are developing processor demanding applications on the web, for example, 3D visualization software and video and audio software. Some of these companies have a native desktop application written in for example C++. These C++ codebases can consist of several hundred thousand lines of code, and companies would therefore like to reuse their codebase in the web version of the software. This thesis makes a performance comparison between two different approaches that can be taken to reuse the C++ codebase. The first approach is to compile the C++ codebase to WebAssembly and run it on the client-side. The second approach is to compile the C++ codebase to native code and run it on the server-side. It is not clear which approach to take if the goal is to achieve low execution times. This thesis will therefore answer the question of whether a client-side solution inWebAssembly is faster than a server-side solution in native code. To answer this question, this project work looked at one use case namely image processing. Two different web applications were developed, one that did image processing on the server-side in native code, and another one that did image processing on the client-side in WebAssembly. Execution time measurements were collected from both web applications. The results showed that for most algorithms WebAssembly was a factor of 1.5 slower than native code, without considering the additional delay from the internet that will affect the web application that performs image processing on the server-side. If this delay is taken into account, the web application that performs image processing on the client-side inWebAssembly will be faster than the server-side solution in native code for most users in the world. If the Round-Trip Time (RTT) is 1 ms the required average throughput needed to make the two web applications equally fast is 249 Mbps (Google Chrome) or 226 Mbps (Firefox). Most users in the world do not have such a high average throughput. / Idag utvecklar företag processorkrävande applikationer på webben, till exempel 3D-visualiseringsprogramvara och video- och ljudprogramvara. Några av dessa företag har även skrivbordsprogram skrivna i exempelvis C++. Dessa C++ kodbaser kan bestå av flera hundra tusen rader kod, och företag vill därför återanvända sin kodbas i webbversionen. Detta projektarbete gör en jämförelse mellan två olika tillvägagångssätt för att återanvända C++ kodbasen. Det första tillvägagångssättet är att kompilera C++ kodbasen till WebAssembly och köra koden på klientsidan. Det andra tillvägagångssättet är att kompilera C++ kodbasen till maskinkod och köra koden på serversidan. Det är inte klart vilken metod man ska ta om målet är att uppnå optimal prestanda. Detta projektarbete kommer därför att besvara frågan om en klientsidslösning i WebAssembly är snabbare än en serversidslösning i maskinkod. För att svara på den här frågan tittade projektarbetet på ett användningsfall, nämligen bildbehandling. Två olika webbapplikationer utvecklades, en som gjorde bildbehandling på serversidan i maskinkod och en annan som gjorde bildbehandling på klientsidan i WebAssembly. Körtidsmätningar samlades in från båda webbapplikationerna. Resultaten visade att för de flesta algoritmer var WebAssembly en faktor 1,5 långsammare än maskin kod, utan att ta hänsyn till den extra fördröjningen från internet som kommer att påverka webbapplikationen som utför bildbehandling på serversidan. Om denna fördröjning tas med i beräkningen kommer webbapplikationen som utför bildbehandling på klientsidan i WebAssembly att vara snabbare än serversidslösningen i maskinkod för de flesta användare i världen. Om tur och retur tiden (RTT) är 1 ms är den genomsnittliga genomströmning som krävs för att göra de två webbapplikationerna lika snabba 249 Mbps (Google Chrome) eller 226 Mbps (Firefox). De flesta användare i världen har inte så hög genomsnittlig genomströmning.

In the real world, web applications are crucial in various domains, from e-commerce to finance and healthcare. However, these applications are not immune to vulnerabilities, particularly in business logic. Detecting such vulnerabilities can be challenging due to the complexity and diversity of application functionality. Consequently, there is a growing need for automated tools and techniques to aid in identifying business logic vulnerabilities. This research study investigates the efficacy of static analysis techniques in detecting server-side business logic vulnerabilities through the analysis of client-side JavaScript code. The study explores various analysis techniques, including code parsing, data flow analysis as detection methods, and their application in identifying potential vulnerabilities. This thesis also identifies common flaws contributing to business logic vulnerabilities, such as insufficient input validation, insecure access controls, and flawed decision-making logic. The effectiveness of static analysis techniques in pinpointing server-side business logic vulnerabilities is evaluated, revealing promising results, particularly in detecting parameter manipulation vulnerabilities. Notably, the study discovered vulnerabilities in two live applications that could lead to severe financial problems, underscoring the real-world implications of these vulnerabilities. However, challenges such as false positives and the need for manual verification are also acknowledged. The study concludes by proposing improvements and future research directions, including exploring advanced techniques like machine learning and natural language processing and integrating dynamic analysis and real-world testing scenarios to enhance the accuracy and efficiency of static analysis. The findings contribute to the understanding of utilizing static analysis techniques for detecting server-side business logic vulnerabilities, offering insights for developing more robust and efficient vulnerability detection tools. / I den verkliga världen är webbapplikationer avgörande inom olika områden, från e-handel till finans och sjukvård. Dessa applikationer är dock inte immuna mot sårbarheter, särskilt inte i affärslogiken. Att upptäcka sådana sårbarheter kan vara en utmaning på grund av komplexiteten och mångfalden i applikationernas funktionalitet. Därför finns det ett växande behov av automatiserade verktyg och tekniker som kan hjälpa till att identifiera sårbarheter i affärslogiken. Denna forskningsstudie undersöker hur effektiva statiska analystekniker är för att upptäcka sårbarheter i affärslogiken på serversidan genom analys av JavaScript-kod på klientsidan. Studien utforskar olika analystekniker, inklusive kodparsing, dataflödesanalys som detektionsmetoder, och deras tillämpning för att identifiera potentiella sårbarheter. Avhandlingen identifierar också vanliga brister som bidrar till sårbarheter i affärslogiken, såsom otillräcklig validering av indata, osäkra åtkomstkontroller och bristfällig logik för beslutsfattande. Effektiviteten hos statiska analystekniker för att hitta sårbarheter i affärslogiken på serversidan utvärderas och visar på lovande resultat, särskilt när det gäller att upptäcka sårbarheter i parametermanipulation. I studien upptäcktes sårbarheter i två live-applikationer som kan leda till allvarliga ekonomiska problem, vilket understryker de verkliga konsekvenserna av dessa sårbarheter. Utmaningar som falska positiva resultat och behovet av manuell verifiering erkänns dock också. Studien avslutas med förslag på förbättringar och framtida forskningsinriktningar, inklusive utforskning av avancerade tekniker som maskininlärning och naturlig språkbehandling och integrering av dynamisk analys och verkliga testscenarier för att förbättra noggrannheten och effektiviteten hos statisk analys. Resultaten bidrar till förståelsen för att använda statiska analystekniker för att upptäcka sårbarheter i affärslogik på serversidan, och ger insikter för att utveckla mer robusta och effektiva verktyg för sårbarhetsdetektering.