Orientador: Paulo Lício de Geus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-10-08T19:16:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011 / Resumo: Páginas Web com conteúdo malicioso são uma das grandes ameaças à segurança de sistemas atualmente. Elas são a principal forma utilizada por atacantes para instalar programas maliciosos (malware) no sistema operacional dos usuários. Para desenvolver mecanismos de proteção contra essas páginas, elas precisam ser estudadas e entendidas profundamente. Existem diversos sistemas de análise que são capazes de analisar páginas Web, prover informações sobre elas e classificá-las como maliciosas ou benignas. Entretanto, estes sistemas possuem diversas limitações em relação ao tipo de código que pode ser analisado e aos tipos de ataque que podem ser detectados. Para suprir tal deficiência nos sistemas de análise de páginas Web maliciosas foi desenvolvido um sistema, chamado de BroAD (Browser Attacks Detection), que faz a análise destas páginas de forma dinâmica, monitorando tanto as chamadas de sistemas realizadas pelo navegador enquanto as processa, quanto as ações realizadas pelo código JavaScript contido na página. A detecção dos comportamentos maliciosos é feita em quatro etapas, utilizando técnicas de aprendizado de máquina e assinaturas. Estas etapas incluem a detecção de shellcodes, a detecção de anomalias no comportamento do JavaScript e a análise de chamadas de sistema e assinaturas de código JavaScript. Foram realizados testes que demonstram que o sistema desenvolvido possui taxas de detecção superiores aos sistemas do estado-da-arte de análise de páginas Web maliciosas e ainda provê mais informações a respeito delas, levando a um entendimento melhor das amostras. Além disso, são apresentados códigos que podem detectar e evadir facilmente a análise de parte desses sistemas usados na comparação, demonstrando a fragilidade deles / Abstract: Malicious Web applications are a significant threat to computer security today. They are the main way through which attackers manage to install malware on end-user systems. In order to develop protection mechanisms to these threats, the attacks themselves need to be deeply studied and understood. Several analysis systems exist to analyze Web pages, provide information about them and classify them as malicious or benign. However, these systems are limited regarding the type of attacks that can be detected and the programming languages that can be analyzed. In order to fill this gap, a system, called BroAD (Browser Attacks Detection), that is capable of analyzing malicious Web pages, was developed. It monitors both system calls and JavaScript actions and the detection of the malicious behavior is performed in four steps, by the use of machine learning techniques and signatures. These steps include the detection of shellcodes, the anomaly detection of the JavaScript behavior and the analysis of system calls and JavaScript signatures. The results of the performed tests show that the developed system has better detection rates than the state-of-the-art systems in malicious Web pages analysis and also provides more information about these pages, giving a better understanding about their behavior. Besides, codes that can be used to easily detect and evade the analysis of part of those systems are presented, showing their fragility / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/275724 |
| Date | 10 June 2011 |
| Creators | Afonso, Vitor Monte, 1987- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Geus, Paulo Lício de, 1956-, Cansian, Adriano Mauro, López Hernández, Julio César |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 61 f. : il., application/octet-stream |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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