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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

智慧廣電 dvbcn編輯 2017-05-24 14:15 閱讀 5,378 來源：DVBCN 　
Facebook 論文：填補身份驗證漏洞，讓機器自動學習驗證規則-DVBCN
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/
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