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Facebook 論文:填補身份驗證漏洞,讓機器自動學習驗證規則

2017-05-24 14:15:48 熱度:

在線社交網絡中的授權錯誤由缺少或不正確的授權檢查引起,可以允許攻擊者繞過在線社交網絡的保護。不幸的是,沒有實際的方法可以充分保證完全不出現授權錯誤。
 
Facebook提出了不變量檢測器(IVD)這樣一種深度防御系統,它可以從正常的數據操作模式自動學習授權規則,并將其提煉為可能的不變量。 IVD目前在Facebook上運行,每天可以從大約5億個客戶端請求的樣本中推算出每天超過20萬個不變量,并且每秒鐘對每個數據庫進行數百萬次的數據寫入檢查。 

原文鏈接:https://research.fb.com/publications/ivd-automatic-learning-and-enforcement-of-authorization-rules-in-online-social-networks/

責任編輯:黃焱林

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