I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   6 0 6 1 ~ 6 0 7 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 6 . pp 6 0 6 1 - 6 0 7 0          6061       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Auto m a ted  s e rv er - side  m o del  f o r  r ecog nition o f  secu rity  v ulnera bilities in   scripting  l a ng ua g es       Ra ba b F .   Abdel - K a der 1 ,   M o na   Na s ha a t 2 ,   M o ha m ed  I .   H a bib 3 ,   H a ni M .   K .   M a hd i 4   1, 2, 3 De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   P o rt  S a i d   Un iv e rsit y ,   Eg y p t   4 F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   A in   S h a m s Un iv e rsit y ,   Eg y p t       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   8 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma y   17 ,   2020   A cc ep ted   Ma y   27 ,   2 0 2 0       W it h   th e   in c re a se   o f   g lo b a l  a c c e ss ib il it y   o f   we b   a p p li c a ti o n s ,   m a in tain in g   a   re a so n a b le  se c u rit y   le v e l  f o r  b o t h   u se r  d a ta  a n d   se rv e r  re so u rc e s  h a s  b e c o m e   a n   e x tre m e l y   c h a ll e n g in g   issu e .   T h e re f o re ,   sta ti c   c o d e   a n a l y si s   s y ste m s  c a n   h e lp   w e b   d e v e lo p e rs  to   re d u c e   ti m e   a n d   c o st.   In   t h is  p a p e r,   a   n e w   sta ti c   a n a l y sis   m o d e l  is  p ro p o se d .   T h is  m o d e l  is  d e sig n e d   to   d isc o v e r   th e   se c u rit y   p ro b lem s  in   sc rip ti n g   lan g u a g e s.  T h e   p ro p o se d   m o d e l  is   im p le m e n ted   in   a   p ro to ty p e   S CAT ,   w h ich   is  a   sta ti c   c o d e   a n a ly sis  to o l .   S CA T   a p p li e s  th e   p h a se s  o f   th e   p ro p o se d   m o d e l  to   c a tch   se c u rit y   v u ln e ra b il it ies   i n   P H P   5 . 3 .   E m p iri c a l  re su lt s  a tt e st  th a t  th e   p ro p o se d   p ro t o ty p e   is  fe a sib le  a n d   is  a b le   to   c o n tri b u te  to   th e   se c u rit y   o f   re a l - w o rld   w e b   a p p li c a ti o n s.  S CAT   m a n a g e d   to   d e tec t  9 4 %   o f   se c u rit y   v u ln e ra b il it ies   f o u n d   in   th e   tes ti n g   b e n c h m a rk s;  th is  c lea rly   in d ica tes   th a t   th e   p ro p o se d   m o d e l  is  a b le  to   p ro v id e   a n   e ffe c t iv e   so lu ti o n   t o   c o m p li c a ted   w e b   s y ste m s   b y   o f fe rin g   b e n e f it s  o f   se c u rin g   p riv a te  d a ta  f o r  u se rs  a n d   m a in ta in in g   w e b   a p p li c a ti o n   sta b i li ty   f o r  w e b   a p p li c a ti o n s p r o v id e rs.   K ey w o r d s :   Data   f lo w   co m p u ti n g   Data   s ec u r it y   Ob j ec t - o r ien ted   p r o g r am m i n g   So f t w ar e  p r o tectio n   So f t w ar e  test in g   Co p y rig h t  ©   2 0 2 0   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ab ab   F.  A b d el - Kad er ,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   P o r t - Said   Un iv er s it y ,     P o r t - Said ,   4 2 5 2 3 ,   E g y p t.   E m ail: r ab ab f a k ad er @ en g . p s u . ed u . eg       1.   I NT RO D UCT I O N     W eb   ap p licatio n s   ar e  f a m o u s   f o r   s ec u r it y   v u l n er ab ilit ies  t h at  ca n   b e  ex p lo ited   b y   m alici o u s   u s er s .   A cc o r d in g   t o   p o s itiv e  tec h n o l o g ies  ( P T )   [ 1 ] ,   w h ic h   i s   o n e  o f   t h e  to p   ten   w o r ld w id e  v en d o r s   o f   v u ln er ab ilit y   ass es s m en t   s y s te m s ,   a  p er ce n tag e   t h at  r an g es   f r o m   6 0 %   to   7 5 %  ( d ep en d in g   o n   t h e  an al y s is   m eth o d )   o f     th e  an a l y ze d   s ites   co n tain ed   c r itical  v u l n er ab ilit ies.  A   b i g   p o r tio n   o f   th e  d etec ted   v u l n er a b ilit ies  b elo n g s   to   th e  C r o s s - Sit e   Scr ip ti n g   w ea k n e s s   a n d   S Q L   i n j ec tio n .   T h ese  k in d s   o f   v u ln er ab ilit ies  a r e  ca u s ed   b y   f a u lt y   co d e.   Fo r   ex a m p le,   cr o s s - s ite   s cr ip t  i n s er tio n   is   ca u s ed   b y   th e  lack   o f   s an itizatio n   f o r   d ata  s u p p lied   f r o m     th e  u s er ,   co d e  in j ec tio n   v u l n e r ab ilit ies  r esu l t  f r o m   t h e  m i x i n g   o f   co d e  an d   d ata.   A n o t h er   o b v io u s   p o in t  i n   th ese   s tati s tic s   i s   t h at  t h e  lar g est   s h ar e  o f   w eb   ap p licatio n   v u ln er ab ilit ie s   b elo n g s   to   t h e  g en er al   clas s   o f     tain t - s t y le  v u ln er ab ilit ie s   [ 2 ] .   T ain t - s t y le  v u l n er ab ilit ie s   ar e  a  class   o f   v u l n er ab ilit ies  t h at  a r e  a  d ir ec t  r esu lt  o f   a  lack   o f   o r   in ad eq u ate  s a n itiz atio n   o r   v alid atio n   o f   t h e  i n teg r it y   o f   d ata  th at  i s   p r o ce s s ed   b y   th e  ap p licatio n .   T h is   p ap er   p r esen ts   a  n e w   s tat ic  co d e  an al y s is   m o d el  th a t  is   tar g eted   to   s p o t  s ec u r it y   v u l n er ab ilit ies   in   s cr ip tin g   la n g u a g es.  T h e  m o d el  is   a ls o   im p le m e n ted   in   a  p r o to ty p e  ca lled   ( SC A T ) ,   w h ich   is   i m p le m e n ted   to   s ca n   t h e  ap p licatio n s   an d   d etec t:  cr o s s - s ite  s cr ip tin g   [ 2 ] ,   SQL   in j e ctio n   [ 3 ] ,   r e m o te  co d e  ex ec u tio n ,  r e m o te   co m m a n d   e x ec u tio n ,   a n d   XP ath   i n j ec tio n   v u l n er ab ilit ies  [ 4 ] .   T h is   p ap er   is   o r g an ized   as   f o llo w s :     th e  n ex t   s ec tio n   ill u s tr ates  t h e  b ac k g r o u n d   an d   r elate d   w o r k ,   Sectio n   3   r ep r e s en ts   a  d et ailed   d escr ip tio n   o f   th e  m o d e l  i m p le m en tatio n ,   an d   Sectio n   4   d escr ib es  t h e   a s s es s m en t  m et h o d o lo g y .   Sectio n   5   p r esen t s   th e  e m p ir ical  r es u lt s ,   w h i le  S e ctio n   6   r ep r esen ts   th e  co n clu s i o n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    6 0 6 1   -   6 0 7 0   6062   2.   B ACK G RO UND  AN D  RE L AT E D  WO RK S   Static  co d e  a n al y s is   is   a  w e ll - k n o w n   ap p r o ac h   t h at  ca n   b e   u s ed   f o r   d etec ti n g   s ec u r it y   p r o b lem s   i n   an y   p r o g r a m   w it h o u t  t h e  n ee d   o f   ex ec u t in g   it  [ 5 ] .   St atic  co d e  an al y ze r s   ar e  u s u all y   u s ed   ea r l y   i n   d ev elo p m en t,  w h ic h   r ed u ce s   t h e  co s t  o f   f ix i n g   a n y   er r o r   f o u n d   i n   t h e  co d e.   Ho w e v er ,   it  i s   k n o w n   th a t  s tat ic   an al y s is   to o ls   p r o d u ce   to o   m an y   f a ls e  p o s iti v e s ;  t h is   is   wh en   a  s ta tic  a n al y s i s   to o l  i n a p p r o p r iately   m ar k s   a  p r o b lem - f r ee   s ec tio n   o f   co d e  as  v u ln er ab le  [ 6 ] .   T h is   m ea n s   th a t  th e  o u tp u t  f r o m   a  s ec u r it y   to o l  u s u all y   r eq u ir es h u m a n   r ev ie w .     T h er e  ex is t  a  co n s id er ab le  n u m b er   o f   s ec u r it y   a s s e s s m en t  m o d el s   f o r   s cr ip ti n g   la n g u a g e s ;  P ix y   [ 7 ]   is   o n e  g o o d   ex a m p le  f o r   s u c h   m o d el s ,   it  is   a n   o p en   s o u r ce   s tati c  co d e  an al y ze r   p er f o r m s   au to m at ic  s ca n s   o f   P HP   4   s o u r ce   co d e.   P ix y   ta k e s   a  P HP   p r o g r am   a s   i n p u t  a n d   o u tp u t s   p o s s ib le  v u l n er ab le  p o in ts .   Yu   et  al. ,   [ 8 ]   also   u s ed   s tat ic  a n al y s is   to   d etec t  v u ln er ab ilit ies  in   P HP  4   s cr ip ts   a n d   cr ea te  s tr in g   s ig n at u r es  f o r   t h es e   v u l n er ab ilit ie s .   T h e y   i m p le m e n ted   th i s   p r o ce s s   in   Stra n g er ,   w h ic h   s ta n d s   f o r   ST R in g   Au to m ato N  GE n er ato R .   Stra n g er   is   a  s tr in g   an a l y s is   t o o l  f o r   P H P   w eb   ap p licatio n s   [ 8 ] .   H o w ev er ,   th e  to o l  d o es  n o t  s u p p o r t  a  r ec en t   v er s io n   o f   P HP .   San er   [ 9 ]   is   an o t h er   s ec u r it y   a n al y ze r   th a t  u s e s   a n   ap p r o ac h   th at   co n s is t s   o f   a  s tat ic  an al y s i s   co m p o n e n t  to   id en ti f y   t h e  f lo w s   o f   i n p u t  v al u es  f r o m   s o u r ce s   to   s en s iti v e  s i n k s .   Ne v er th eless ,   t h e  to o l  d o es   n o t  s u p p o r t  an y   o b j ec t - o r ien te d   f ea tu r es  i n   P HP .   T h e  au th o r   o f   R I P S  [ 1 0 ]   u s ed   an   ap p r o a ch   to   b u ild   a  s tatic   s o u r ce   co d e  an al y ze r   w r it ten   i n   P HP   u s i n g   t h e  b u ilt - i n   to k e n izer   f u n ctio n s .   T h e  last   v er s io n   o f   R I P S  th at  w a s   r elea s ed   in   2 0 1 4   is   im p le m e n t ed   to   f in d   a  w id e  r an g e  o f   k n o w n   v u l n er ab ilit ies [ 1 0 ] .       3.   P RO P O SE D  M O DE L   I M P L E M E NT A T I O N   T h e  p r o p o s ed   m o d el  is   d esi g n ed   to   d etec t  th e  s ec u r it y   i s s u es  in   s cr ip ti n g   lan g u a g es   lik e  P HP .     Fig u r e   1   s h o w s   t h e  u n d er lin e  ar ch itect u r e  o f   t h e  p r o p o s ed   m o d el   w h ich   w as  ap p lied   in   S C A T .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  f ir s t  tr a n s f o r m s   t h e  i n p u t  p r o g r a m   in to   a  p ar s e  tr ee   [1 1 ] .   I n   th e  p r o to ty p e,   th e   lex ical  an al y ze r   is   g en er ated   f r o m   th e   f a m o u s   le x ical  a n al y ze r   g en er ato r   f o r   J av a  ( J Flex )   [ 1 2 ] .   W h ile   th e   p ar s er   in   t h e  p r o to t y p e  is   b u il t  u s i n g   a  m o d i f ied   v er s io n   o f   T h e  C o n s tr u ct o r   o f   Us e f u l   P ar s er   ( C UP )   v 0 . 1 0   to o l  [ 1 3 ].   So m e  m o d i f icatio n s   h ad   to   b e  m ad e  in   t h e  s o u r ce   f iles   o f   C UP ,   an d   s o   th e  p r o d u ctio n ' s   s y m b o l  n a m e,   s y m b o l   in d ex   a n d   len g th   ca n   b e  ac ce s s ed   b y   t h e  r u le  ac tio n s .   Fin all y ,   in   d ata  f lo w   an al y s is ,   th e  co n s tr u cted   p ar s e  tr ee   is   tr an s f o r m ed   in to   a  co n tr o l  f lo w   g r ap h   ( C FG)   f o r   ea ch   e n co u n ter ed   f u n ctio n   [ 1 4 ].   T h e  p r o p o s ed   m o d el   en f o r ce s   a   li s t  o f   s tan d ar d s   th at  m u s t   b e   s atis f ied   b y   t h e  p er f o r m ed   d ata  f lo w   an al y s is .     Firs t,  t h e  o u t p u t  C FG  m u s t  m ai n tai n   t h e  f l o w   o f   t y p es  o f   ea c h   p r o g r am   p o in t  d u r i n g   e x ec u tio n ,   s u c h   r eq u ir e m e n t  is   n ec ess ar y   d u e  to   th e  d y n a m i ca ll y   t y p ed   n at u r e   o f   P HP   [ 1 5 ] .   Seco n d ,   it  is   r e q u ir ed   to   co llect  in f o r m atio n   ab o u t  th e  co m p lete  p r o g r a m   p u ttin g   al l  f u n ctio n   ca lls   i n   co n s id er atio n s ;  th i s   i s   th e   m a in   r o le  o f   th e   I n ter - p r o ce d u r al  d ata  f lo w   an a l y s is   p h ase   [ 1 6 ] .   Fin all y ,   th e  d ata  f lo w   a n al y s is   co llect s   all  ass o ciat ed   in f o r m at io n   f o r   ea ch   n o d e  [ 1 7 ].           F ig u r e   1 .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  s y s te m   a r c h itect u r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma ted   s erver - s id e  mo d el  fo r   r ec o g n itio n   o f secu r ity  vu ln era b ilit ies in   ...   ( R a b a b   F .   A b d el - K a d er)   6063   T h e  p r o d u ce d   in f o r m at io n   f r o m   t h e  d ata  f lo w   a n al y s i s   s t ep   is   n o w   r ea d y   f o r   t h e  tai n t  an al y s is   s tep   [ 1 9 ] .   T ain t a n al y s i s   s i m p l y   d eter m i n es   f o r   ea ch   p r o g r am   p o in t  w h et h er   it  m a y   h o ld   a  tain ted   v al u e  o r   n o t.     I n   o r d er   to   i m p r o v e   t h e  ca p a b ilit y   o f   th e   an al y s is   p h ase,   a lias   a n al y s i s   i s   p er f o r m ed   f ir s t;  al ias  a n al y s is   is   co n ce r n ed   w ith   co llecti n g   th e  alias r elatio n s h ip s   f o r   all  v a r ia b les in   t h e  in p u t p r o g r a m   [ 1 8 ].   T h e  p ar s e  tr ee   is   f ir s t  g e n er ated   in to   DOT   lan g u a g e,   an d   th en   t h e  Do t  f ile  i s   tr an s f o r m ed   i n to   a  v is u a lized   tr ee   u s in g   Gr ap h v iz  [ 19 ] .   W e  u s e  Gr ap h v iz  clas s   lib r ar ies  to   cr ea te   a  g r ap h ic al  r ep r esen tatio n   f o r   p ar s e  tr ee   an d   d ep en d e n ce   g r ap h s   f o r   p r o g r a m   p o in ts   t h at  m a y   r ec ei v e  tai n ted   d ata  d u r i n g   ex ec u tio n   t i m e.   Fig u r e   2   s h o w s   a   r ep r esen t atio n   o f   th e   i m p le m e n tatio n   o f   t h ese  f u n c tio n ali ties   w i th i n   t h e  p r o p o s ed   m o d el  s tr u ct u r e.   T h e  last   p h as e  is   r es u lt  p r o ce s s i n g   a n d   r ep o r t  g en er atin g .   Fo r   ea ch   s en s iti v e  s i n k   t h at  c an   r ec eiv e   tain ted   d ata   d u r in g   ex ec u tio n ,   th e  m o d el  g en er ate s   a   v u l n er a b ilit y   r ec o r d .   T h e  r ec o r d   s h o ws t h e  f ile   n a m e   t h at  co n tain s   th e  s en s iti v e  s i n k   w i th   th e  ta in ted   d ata,   th e  li n e  n u m b er   an d   t h e  t y p e  o f   t h e  d etec ted   v u l n er ab ilit y .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  also   cr ea tes d ep en d en ce   g r ap h s   f o r   th e  t ain ted   v ar iab le  [ 9 ] .           Fig u r e   2.   Vis u al izatio n   f ea t u r es  i m p le m e n tatio n       C r ea tin g   a   s ec u r it y   m o d el   f o r   s cr ip tin g   la n g u a g es   li k e  P HP   r eq u ir es  g i v in g   e x tr a  at ten t io n   to   a  lis t   o f   lan g u a g e  f ea tu r es  s u c h   as d y n a m ic  i n clu d e s ,   d y n a m ic   t y p in g ,   an d   d y n a m ic  o b j ec t r ef er en ce .     a.   D y n a m ic   i n clu d e s :   P HP   allo w s   d y n a m ic  f ile   i n clu s io n ,   i n   w h ic h   t h e  f ile   n a m e  a n d   p ath   is   f o r m ed   d y n a m icall y   i n   e x ec u tio n   t i m e.   T h e   p r o p o s ed   m o d el  p er f o r m s   r ec u r s i v e  liter al  a n al y s is   p h ase  i n   o r d er   to   r eso lv e  d y n a m ic - i n cl u d ed   f ile s .   Fi g u r e   3   s h o w s   a  s i m p lifie d   f o r m   o f   t h e  al g o r ith m   f o r   r e s o lv in g   d y n a m i c   in cl u s io n .   b.   D y n a m ic  T y p in g :   t h e  p r o p o s ed   m o d el  d eter m i n es  th e  f lo w   o f   t y p e s   f o r   ea ch   v ar iab le   in   th e  p r o g r a m .   I t  k ee p s   tr ac k   o f   ea ch   p o in t  in   th e  p r o g r am   t h at  m a y   r es u lt  i n   ch a n g i n g   v ar iab le  t y p e  s u ch   as  ass ig n m en t   s tate m en t s ,   ca llin g   to   f u n ct io n s   an d   Set  a n d   Un s et  f u n ctio n s   [ 20 ] .   I n   ea ch   o f   th e  af o r em en tio n ed   ca s es ,   t y p e  an al y s i s   in v e s ti g ates t h e  co r r esp o n d in g   C FG a n d   u p d at e  r elate d   v ar iab les t y p es.   c.   D y n a m ic  o b j ec t  r ef er en ce :   T h e  p r o b lem   w it h   m an y   e x is t in g   ap p r o ac h es  is   th e  lac k   o f   u n d er s tan d in g   a n y   OOP   f ea t u r es  i n   s cr ip tin g   la n g u a g es ,   f o r   e x a m p le,   p ix y   m ar k s   a n y   c u s to m   o b j ec t  as  a  t ain ted   p r o g r a m   p o in t.  Si m ilar l y ,   it  m ar k s   all   u s er - d ef i n ed   m et h o d   r etu r n   v al u es  a s   tai n ted .   T h e  p r o p o s ed   m o d el   ap p lies   a n   alg o r ith m   to   b o th   u s er - d ef i n e d   class es.  T h e  alg o r it h m   m ai n   f u n ctio n   i s   to   s i m u late  s tac k   an d   h ea p   d ata  s tr u ct u r es  f o r   cu s to m   cla s s e s ,   o b j ec t  r ef er en ce s ,   u s er - d ef i n ed   m et h o d s   an d   v ar iab le s ,   n a m esp ac es,   a n d   in ter f ac e s .   T h u s ,   th e  al g o r ith m   ca n   m a in ta in   r elatio n s   b et w ee n   all  d e f in ed   o b j ec ts ,   th ei r   cu s to m   clas s es ,   m et h o d s ,   an d   v ar iab les.  D u r in g   t h e  a n al y s is   p h ase   ea ch   cu s t o m   o b j ec t  is   r eso lv ed   w it h   its   class   d e f in itio n ,   th is   h elp s   to   d etec t v u l n er ab ilit ies in   u s er - d ef i n ed   o b j ec ts   an d   m et h o d s .       L it e r alA nalys is . analyas z e   (   )   all I nc lu de N ode s =  L it e r al A nalys is . C oll e c tI nc ludeN ode s   (   )   for e ac h  C fgI nc ludeN ode   in  A ll I nc l ude N ode s     I nc L it e r al =a. Ge tL i ter al  ( C fgI nc ludeN ode . Ge tI nc ludei nfo)     R e s ult   r =T r y T o R e s olve   ( I nc lu de L it e r al,   C f gI nc ludeN ode )     I f  ( r == R e s olve d)       r e s olve dI nc lude. add  ( C fgI nc ludeN ode )     e ls e   I f  ( r == M or e )       C y c li c I nc lude. add  ( C fg I nc ludeN o de )     e ls e   I f  ( r == N o t F o und)       N ot F oun dI nc lu de . add  ( C fgI nc ludeN ode )   E nd  for e ac h     Fig u r e  3 .   R eso lv i n g   d y n a m ic  i n clu s io n s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    6 0 6 1   -   6 0 7 0   6064   4.   RE S E ARCH   M E T H O D   4 . 1 .       Sub  ev a lua t i o n pro ce du re   E v alu a tin g   t h e  p r o p o s ed   m o d el  is   m ai n l y   b a s ed   o n   f i n d in g   o u t  h o w   w ell  t h e  p r o to ty p e  S C A T   co n f ir m s   to   s tatic  co d e  an al y s i s   to o ls   r e q u ir e m e n ts   s u c h   a s   ac cu r ac y ,   r o b u s tn e s s ,   u s ab ilit y ,   a n d   r esp o n s i v e n ess   [ 2 1 ,  22] .  Fo r   th i s   p u r p o s e,   t w o   d if f er e n t  s ets   o f   b en c h m ar k   test s   wer e  p er f o r m ed .   T h e  ev al u atio n   p r o ce s s   p r esen ted   h er e  ad ap ted   th e  s a m e  s tr u c tu r e  u s ed   b y   P o el  [ 2 3 ] .   Ho w e v er ,   th i s   s tr u ct u r e  is   e x te n d ed   b y   co m p u tin g   th e  ev a lu at io n   m etr ics  f o r   ea ch   to o l.  E v alu a tio n   m etr ics  c o m p u ted   f o r   ea ch   to o l  in cl u d e  p r ec is io n ,   r ec all,   s p ec if icit y   a n d   F measure   [2 4 ] .     -   P r ec is io n :   is   t h e  r atio   o f   t h e  n u m b er   o f   tr u e  p o s i tiv e s   ( TP )   o v er   t h e   n u m b er   o f   r ep o r ted   er r o r s ,     w h ic h   in cl u d e  th e  r ep o r ted   tr u e  p o s itiv es a n d   f alse p o s it iv e s   ( TP+F P ).     P r / ( ) e c isi on T P T P F P    ( 1 )     -   R ec all :   is   t h e  r atio   o f   th e  n u m b er   o f   tr u e  p o s itiv es  ( TP )   o v er   th e  n u m b er   o f   ac t u al  er r o r s ,   w h ic h   is   t h e  s u m   o f   r ep o r ted   tr u e  p o s itiv es,  a n d   f alse  n eg a tiv e s   t h at  w er e  n o t d etec ted   ( TP+F N ).     Re / ( ) c a l l T P T P F N    ( 2 )     -   Sp ec if icit y :  i s   th e  r atio   o f   th e  n u m b er   o f   tr u e  n e g ati v es   ( TN )   o v er   th e  s u m   o f   tr u e  n e g ati v es  a n d   f als e   p o s itiv es ( T N +F P ).     / ( ) S pe c if ic it y T N T N F P    ( 3 )     -   F measure :   p r o v id es a n   ag g r e g ate   m ea s u r e  f o r   p r ec is io n   an d   r ec all.      = 2 ×  ×   +    ( 4)     T w o   o th er s   co m m o n l y   u s ed   F measures   ar e  th e  F 2 - measure ,   w h ic h   w ei g h ts   r ec all  h i g h er   t h an   p r e cisi o n   a n d   th e  F 0. 5 - measure ,   w h ich   p u ts   m o r e  e m p h as is   o n   p r ec is io n   t h a n   r ec all  [ 2 3 ] .   T h e  f o r m u la  f o r   F β - measure   is :     −  = ( 1 + 2 ) (    ×  ) 2   ×  +    ( 5 )     F measures   r an g e s   b et w ee n   0   an d   1   f o r   a  g iv en   to o l,  th e  th r ee   m ea s u r e s   ca n   b e  u s ed   to   in tr o d u ce   a  r an k in g   o f     th e  p er f o r m a n ce   o f   s e v er al  to o ls .   T h e  m eth o d o lo g y   o f   th e   ev alu atio n   p r o ce s s   is   i n tr o d u ce d   in   F ig u r e   4 ,   th e   p r o ce s s   s tar ts   w i t h   ch o o s in g   a  g r o u p   o f   r elate d   s t atic  an al y s i s   to o ls ,   an d   t h e n   e ac h   to o l   w ith in   t h e  g r o u p   is   u s ed   to   an al y ze   b o t h   s ets  o f   b en c h m ar k s :  I n tr a - B e n ch m ar k   tes ts   a n d   I n ter - B en c h m ar k   te s ts ,   f i n all y   t h e  r es u lt s   o b tain ed   b y   ea c h   to o l   ar e  m a n u al l y   an al y ze d   i n   o r d er   to   co m p u te  t h e  e v al u at io n   m etr ics.  I m p le m en ta tio n   c o d es  ar e   av ailab le   th r o u g h   th e   li n k   h ttp s :// s o u r ce f o r g e. n et/p / s ca t - s tatic - a n a l y s i s /co d e/ci/ m a s ter /tre e/ .  B ef o r e  th e  e m p ir ical   r esu lt s   r ev ie w ed ,   b o th   b en c h m ar k s   tes ts   a n d   t h e  g r o u p   o f   r elate d   to o ls   in v o lv ed   i n   t h e  e v alu atio n   p r o ce s s   ar e  f u r t h er   ex p lai n ed   in   t h e  n e x t t h r ee   s u b s ec tio n s .           Fig u r e   4.   E v alu atio n   p r o ce s s   m et h o d o lo g y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma ted   s erver - s id e  mo d el  fo r   r ec o g n itio n   o f secu r ity  vu ln era b ilit ies in   ...   ( R a b a b   F .   A b d el - K a d er)   6065   4. 2 .       B ench m a r ks   t ests   4 . 2 . 1 .   I ntr a - bench m a r ks   t est s   T h e  I n tr a - b en c h m ar k   test s   co n s is t  o f   r ea l - w o r ld   w eb   ap p licatio n s   w r itte n   i n   P HP .   T h ese  ap p licatio n s   ar e  ch o s en   w it h   v ar iet y   i n   its   s ize,   P HP   s u p p o r ted   v er s io n ,   co d in g   s t y le,   an d   co d e  co m p l ex it y .   T h e  co m p lete  lis t  o f   th e s e  ap p licatio n s   is   s h o w n   in   T ab le  1 .  Fo r   ea ch   ap p l icatio n ,   th e  tab le  s h o w s   it s   n a m e,   th e  ap p licatio n   v er s io n   t h at  w a s   u s ed   i n   t h e  e x p er i m e n ts ,   th e   ap p licatio n   t y p e  an d   co d e  s ize  o f   ea c h   ap p li ca tio n   m ea s u r ed   b y   th e  n u m b er   o f   co d e  lin e s   ( L O C ) ,   th e  co d e  s ize  w a s   ca lcu late d   u s in g   P HP L o c  P ea r   p ac k ag e.   So m e  o f   t h e  tes ted   ap p licatio n s   ar e  d elib er atel y   v u l n er ab le   w eb - ap p licatio n s   t h at  ar e  p r o v i d ed   as   a  tar g et  f o r   w eb - s ec u r it y   s ca n n er s .   T h ese  ap p licatio n s   ar e  E x p lo it.c o . il,  Mu til lid ae   an d   Da m n   V u l n er ab le   W eb   A p p   ( DVW A ) .   T h e  r est  o f   th e  test ed   ap p licati o n s   ar e  r ea l - w o r ld   ap p licatio n s   w r itte n   in   P HP   lik e  PB L   Gu estb o o k   1 . 3 2 ,   My B lo g g ie  2 . 1 . 6 ,   W o r d P r ess   1 . 5 . 1 . 3 ,   an d   M y E as y Ma r k et  4 . 1 .     I n tr a - b en c h m ar k   te s ts   b o il  d o w n   to   r u n n in g   a  s tatic  co d e  an al y s i s   o n   ea c h   o n e  o f   t h ese  ap p licatio n s ,   th en   t h e  r es u lt s   o b tain e d   b y   ea ch   to o l  ar e  m a n u al l y   an a l y ze d   to   g at h er   b asic   i n f o r m atio n   a b o u t  ea ch   to o l  s u ch   as  th e  to tal  an a l y s is   ti m e,   th e  to tal  n u m b er   o f   s p o tted   v u l n e r ab ilit ies  ( T P)  an d   th e  n u m b e r   o f   f al s e  p o s iti v es   ( FP )   [ 6 ] .   T h e  ex p er i m en t s   f o cu s   o n   a  s et  o f   tain t - s t y le  v u l n er ab ilit ie s ,   w h ic h   ar e  XSS,  SQ L   I n j ec tio n s ,   C o m m a n d   I n j ec tio n ,   an d   C o d e  I n j ec tio n ,   as  th ese  ar e  t h e  m o s t  f r eq u en t l y   d etec ted   v u l n er ab ilit ie s   b y   th e  s elec ted   s et  o f   s tatic  co d e  an al y s is   to o ls   [ 2 5 - 27] .       T ab le   1.   L is t o f   I n tr a - b en c h m a r k   ap p licatio n s   A p p l i c a t i o n   N a me   V e r si o n   A p p l i c a t i o n   Ty p e   L O C   M u t i l l i d a e   2 . 3 . 7   V u l n e r a b l e   W e b   A p p l i c a t i o n   1 0 3 1 1 4   D V W A   1 . 0 . 7   V u l n e r a b l e   W e b   A p p l i c a t i o n   3 2 3 1 5   Ex p l o i t . c o . i l   1 . 0 . 0   V u l n e r a b l e   W e b   A p p l i c a t i o n   5 1 0 9   P B L G u e st b o o k   1 . 3 2   G u e st   B o o k   A p p l i c a t i o n   1 5 6 6   W o r d P r e ss   1 . 5 . 1 . 3   C o n t e n t   M a n a g e me n t   S y st e m   3 1 0 1 0   M y Ea sy M a r k e t   4 . 1   S h o p p i n g   C a r t   A p p l i c a t i o n   2 5 6 9   M y B l o g g i e   2 . 1 . 6   W e b l o g   S y st e m   9 4 6 1       4 . 2 . 2 .   I ntr e - bench m a r ks   t ests   T h e  in ter - b en c h m ar k   co n s i s ts   o f   1 1 0   s m a ll  p h p   test   ca s es   s tatin g   5 5   test   ca s es,  th ese  ca s es  ar e   d iv id ed   in to   t h r ee   ca te g o r ies,   w h ic h   ar e  la n g u a g e  s u p p o r t,  v u ln er ab ilit y   d etec t io n ,   a n d   s an it izatio n   r o u ti n e  s u p p o r t.  Nico   L .   De  P o el  [ 2 4 ]   u s ed   th e s e  tes t  ca s e s   to   ev al u ate  a  co llectio n   o f   co m m er ci al  an d   o p en   s o u r c e   s tatic  co d e  an al y ze r s .     E ac h   test   ca s e  co n s i s ts   o f   a  v u l n er ab le  p r o g r am   t h at  i n cl u d es  a   s ec u r it y   p r o b le m ,   an d   a  r eso lv ed   p r o g r a m   t h at  r eso lv es   th e   v u l n er ab ilit y   p r o b le m .   T h e  ev a lu at io n   p r o ce s s   f o cu s es   o n   b o th   tr u e   p o s itiv e  a n d   f al s e  p o s iti v e  s it u atio n s ,   s o   f o r   ea ch   te s t  ca s e,   a   g i v en   to o l  i s   s aid   to   p ass   th e  test   i f   it  s u cc ee d ed   to   d etec t th e  v u ln er ab ilit y   i n   t h e  v u l n er ab le  f ile  a n d   d id   n o t f ir e  alar m   w i th i n   t h e  r eso lv ed   f ile.     4 . 3 .      Select ed  t o o ls   A   w id e  r a n g e  o f   r elate d   to o ls   w as  i n v e s ti g ated   in   o r d er   to   ch o o s e  th e  to o ls   w h ich   ar e   elig ib le  to   en g a g e  i n   t h e  e v al u atio n   p r o ce s s .   T h ese  to o ls   m u s t  al l o w   co m p ar i n g   th e ir   p er f o r m an ce ,   u s ab ilit y   a n d     th e  r an g e  o f   co v er ed   v u l n er ab ilit ies.  T h is   w as  th e  m ai n   r ea s o n   f o r   c h o o s in g   o p en   s o u r ce   t o o ls ,   as  th e y   o f f e r   f u ll a cc es s   to   t h e  s o u r ce   co d e,   w h ic h   h elp s   i n   u n d er s tan d i n g   th e  e v al u atio n   r esu lts .   Ho w e v er ,   s o m e  to o ls   w er e  d is ca r d ed   s u ch   as  A r d illa  [ 2 8 ]   an d   I P A AS  [ 2 9 ]   s in ce   t h e y   d o   n o t  p r o v id e  s o u r ce   co d e  y et  an d   T A P   [ 30 ]  w h ic h   is   a  r ec en t to o l to   d etec t v u l n er ab ilit y   u s in g   d ee p   lear n in g .     T h e  s et  o f   s e lecte d   to o ls   i n cl u d es  P ix y ,   R I P S  a n d   Yet  a n o th er   So u r ce   C o d e  An al y ze r   ( YA S C A ) .   P ix y   i s   t h e  f ir s t  a n d   p o p u lar   o p en   s o u r ce   s tatic   co d e  an al y s is   to o l  tar g eted   f o r   P HP   [ 7 ] .   T h e  s ec o n d   to o l  i n   th e  s et  i s   R I P S,  w h ic h   is   a  s tatic  co d e  an al y ze r   t h at  w as   d ev elo p ed   b y   J o h an n e s   Da h s e.   I t  is   w r i tten   i n   P HP   an d   d ev elo p ed   t o   d etec t  a  w id e  r an g e  o f   ta in t  s t y le  v u ln er ab ilit ies.  T h e  t h ir d   to o l  in   th e  s et  i s   Y A S C A  w h ic h   w as  in i tiall y   cr e ated   b y   Mic h ae l   V.   Sco v et ta  [ 31 ] .   I t  ca n   s ca n   s o u r ce   co d e  w r itte n   i n   P HP   an d   o th er   lan g u a g es.         5.   E M P I RICAL   R E SU L T S   5 . 1 .      Ana ly s is   T i m e - B a s ed  Co m pa ri s o n   T h e  an al y s is   ti m e  is   co m p u ted   f o r   ea c h   i n tr a - b e n ch m ar k   test ,   w h i le  t h e  an a l y s is   ti m e   i n     in ter - b e n ch m ar k   test s   w a s   ig n o r ed ,   as  it  w a s   s i g n i f ica n tl y   s m all.   T ab le  2  s h o w s   t h e   an al y s is   ti m e  f o r     in tr a - b e n ch m ar k   test s .   S C A T   to o k   a  n o ticea b ly   lo n g   ti m e  in   s o m e  ap p licatio n s ;  a  s ig n i f ica n t  p ar t  o f   th is   ti m e   r etu r n s   to   f i le  in cl u s io n   r eso lu tio n   p h a s e;   h o w e v er ,   th is   d e la y   s h o u ld   b e  ac ce p tab le  co m p ar in g   th e  e m i n en t   n u m b er   o f   th e  v u ln er ab ili ties   d etec ted   b y   S C A T   in   th ese  ap p licatio n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    6 0 6 1   -   6 0 7 0   6066   T ab le  2 .     A n al y s is   t i m e - b ased   co m p ar is o n s   A p p l i c a t i o n   S C A T   P i x y   R I P S   Y A S C A   W o r d P r e ss   2 0 . 4 0 3   P a r se   Er r o r   7 . 2 2 3   1 4 . 0 9   Ex p l o i t   5 . 9 7 1   P a r se   Er r o r   1 . 1 5 7   1 7 . 6 1   M u t i l l i d a e   2 7 . 5 6 3   P a r se   Er r o r   4 6 . 4 7 9   6 0 . 1 4   M y B l o g g i e   3 1 . 5 3 1   3 8 . 0 4 0   8 . 9 2 1   2 7 . 0 5   P B L G u e st b o o k   1 6 . 9 8 1   7 . 2 6 0   0 . 2 1 1   4 5 . 1 2   M y Ea sy M a r k e t   1 6 . 5 6 0   2 2 . 4 2 0   0 . 9 4 3   1 4 . 5 6   D V W A   3 . 8 7 9   P a r se   Er r o r   7 . 2 2 0   2 1 . 9 8       5 . 2 .      Vuln er a bil it y   det ec t io n - ba s ed  co m pa riso n   5 . 2 . 1 .   Vuln er a bil it y   det ec t io n  i n intr a - bench m a r k   t e s t s   T ab le   3   s h o w s   th e  n u m b er   o f   v u l n er ab ilit ies  d etec ted   b y   ea c h   to o l  in   in tr a - b en c h m ar k   test s .     T h e  r esu lts   s h o w   t h at  f o r   m o s t  ap p licatio n s ,   SC A T   m a n ag ed   to   ac h iev e  b etter   r esu lt s   th an   o th er   to o ls .   Fo r   ex a m p le,   in   X SS   d etec ti o n ,   SC A T   s u cc ee d ed   to   d etec t  XSS  v u l n er ab ilit ies  t h at  o t h er   to o ls   f ailed   to   d etec t.  A ls o ,   in   W o r d P r ess   ap p licatio n ,   SC A T   m an a g ed   to   d etec t  XSS  v u ln er ab ilit y   i n   " s ea r ch f o r m . p h p "   f ile  in   w h i ch   W o r d P r ess   allo w s   r e m o te  attac k er s   to   in j ec t  ar b itra r y   w eb   s cr ip t  o r   HT ML   v ia  th e  P HP _ SEL F   p o r tio n   o f   a  Un if o r m   R eso u r ce   I d en tif ier   ( UR I )   to   " in d ex . p h p " .   On   th e  o th er   h an d ,   R I P S  k ep t  f ir in g   f alse   alar m s   i n   f iles   s u c h   as  " ar ch iv e. p h p "   an d   " in d ex . p h p "   in   w h i ch   " s ea r ch f o r m . p h p "   f ile  is   in clu d ed .   W h ile  P ix y   f ailed   to   p ar s e  W o r d P r ess   am o n g   o t h er   ap p licatio n s   t h at  u s e  s o m e  ad v a n ce d   P HP   5   f ea tu r e s .       T ab le  3 .   Vu ln er ab ilit y   d etec tio n   in   i n tr a - b en c h m ar k   t est s       I n   o r d er   to   s ta n d ar d ize  th e  r e s u lt s ,   P r ec is io n   v al u e   f o r   t h e  d etec ted   v u ln er ab ilit ie s   i s   ca l cu lated   f o r   ea ch   to o l.  T a b le  4   s h o w s   t h es e  ca lcu lated   v al u es,  t h e  r es u lt s   ar e  ca teg o r ies  b y   v u l n er ab il it y   t y p e,   t h e  v al u e   ca lcu lated   f o r   ea ch   to o l  s h o w s   th e  a v er a g e   o f   t h e  p r ec is io n   v al u es  ac h ie v ed   b y   ea c h   to o l  in   th e  te s ted   ap p licatio n s .   T h e  tab le  clea r ly   in d icate s   t h at  S C A T   ac h iev ed   th e  h i g h est p r ec is io n   f o r   XSS  v u l n er ab ilit ie s .   T h e  p r ec is io n   v alu e s   f o r   SQ L   I n j ec tio n   v u l n er ab ilit ie s   ( P r ec is io n )   f o r   ea ch   to o l  ar e  s h o w n   i n     th e  s ec o n d   r o w   o f   th e  tab le;   th e  r esu lt s   attest  th at  S C AT   also   ac h iev ed   th e  h i g h e s t   p er ce n tag e  a m o n g   co m p ar i n g   to o ls .   T h e  p r ec is io n   v al u es  f o r   co m m an d   e x ec u tio n   a n d   co d e  in j ec tio n   v u l n er ab ilit ies  f o r   ea ch   ap p licatio n   ar e  illu s tr ated   in   t h e  th ir d   an d   f o u r t h   r o w s ,   A lt h o u g h   SC A T   ac h iev ed   th e  h i g h est  v al u e,   th er e  w a s   a  co n s id er ab le  d r o p   in   th e  o v e r all  p er ce n tag e  v alu e s ,   th is   d u e  to   th e  ab s en ce   o f   th e s e  t y p e s   o f   v u l n er ab ilit ie s   in   m o s t o f   t h e  ch o s e n   b en c h m ar k s .   V u l .   T y p e   B e n c h mar k   S C A T   P i x y   R I P S   Y A S C A   TP   FP   F P %   TP   FP   F P %   TP   FP   F P %   TP   FP   F P %   C r o ss - S i t e   S c r i p t i n g   W o r d P r e ss   2 2 1   15   6 . 3 6   N u l l   93   9   8 . 8 2   5   0   0   Ex p l o i t   0   1   1 0 0   N u l l   0   2   1 0 0   0   1   1 0 0   M u t i l l i d a e   54   2   3 . 5 7   N u l l   64   1 2 3   6 5 . 7 8   8   1   1 1 . 1 1   M y B l o g g i e   35   4   1 0 . 2 6   37   4   9 . 7 6   20   27   5 7 . 4 5   2   3   60   P B L G u e st b o o k   1   0   0   0   1   1 0 0   0   0   -   1   1   50   M y Ea sy M a r k e t   16   0   0   7   0   0   0   0   -   0   0   -   D V W A   5   1   1 6 . 6 7   N u l l   2   14   8 7 . 5 0   1   3   75   S Q L   I n j e c t i o n   W o r d P r e ss   0   0   -   N u l l   0   0   -   0   0   -   Ex p l o i t   35   0   0   N u l l   35   0   0   1   4   80   M u t i l l i d a e   1   0   0   N u l l   0   0   -   0   0   -   M y B l o g g i e   1   0   0   1   4   80   0   1   1 0 0   3   0   0   P B L G u e st b o o k   7   0   0   7   1   1 2 . 5   1   7   8 7 . 5   0   4   1 0 0   M y Ea sy M a r k e t   29   0   0   15   0   0   0   3   1 0 0   3   1   25   D V W A   8   1   11   N u l l   3   3   50   0   1   1 0 0   C o mm a n d   I n j e c t i o n   W o r d P r e ss   0   0   -   N u l l   0   1   1 0 0   0   0   -   Ex p l o i t   1   0   0   N u l l   0   0   -   0   0   -   M u t i l l i d a e   1   0   0   N u l l   1   4   80   1   0   0   M y B l o g g i e   0   0   -   0   0   -   0   0   -   0   0   -   P B L G u e st b o o k   0   0   -   0   0   -   0   0   -   0   0   -   M y Ea sy M a r k e t   0   0   -   0   0   -   0   0   -   0   0   -   D V W A   4   0   0   N u l l   4   2   3 3 . 3   1   5   8 3 . 3   C o d e   Ex e c u t i o n   W o r d P r e ss   1   0   0   N u l l   1   6   8 5 . 7   0   0   -   Ex p l o i t   0   0   -   N u l l   0   0   -   0   0   -   M u t i l l i d a e   0   0   -   N u l l   3   27   90   0   0   -   M y B l o g g i e   16   5   2 3 . 8   0   0   -   0   3   1 0 0   12   0   0   P B L G u e st b o o k   0   0   -   0   0   -   0   0   -   0   0   -   M y Ea sy M a r k e t   0   0   -   0   0   -   0   0   -   0   0   -   D V W A   0   0   -   N u l l   0   2   1 0 0   0   0   -   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma ted   s erver - s id e  mo d el  fo r   r ec o g n itio n   o f secu r ity  vu ln era b ilit ies in   ...   ( R a b a b   F .   A b d el - K a d er)   6067   T ab le  4 .   P r ec is io n   v alu e s   f o r   d etec ted   v u l n er ab ilit ie s   in   i n tr a - b en ch m ar k   t e s ts   V u l .   T y p e   S C A T   P i x y   R I P S   Y A S C A   X S S   0 . 8 0 4   0 . 2 7 2   0 . 2 5 7 8   0 . 4 3 4 1   S Q L   I n j e c t i o n   0 . 8 4   0 . 4 1 0 7   0 . 4 6 4 3   0 . 1 9 3 4   C o mm a n d   I n j e c t i o n   0 . 4 2 8 6   0 . 0 0   0 . 1 2 3 8   0 . 1 6 6 7   C o d e   I n j e c t i o n   0 . 2 5 4 1   0 . 0 0   0 . 0 6 3 3   0 . 0 0       5 . 2 . 2 .   Vuln er a bil it y   det ec t io n  i n inte r - benc h m a r k   t ests   T h e  r esu lts   f o r   in ter - b e n ch m ar k   test s   ar e  g r o u p ed   in   T ab le   5 .   T h e  tab le  is   d iv id ed   in to   th r e e  g r o u p ed   s ets  o r   r o w s ;  t h e  f ir s t  co lu m n   o f   th e  tab le  s h o w s   t h e  ca te g o r y   n a m e,   t h e  s ec o n d   co lu m n   s h o w s   t h e  s u b j ec t   n a m e,   ea ch   s u b j ec t in cl u d es a   s et  o f   tes t c ase s .   T h e  n u m b er   o f   tes t c ase s   i n   ea ch   s u b j ec t is  s h o w ed   i n   t h e   th ir d   co lu m n ,   th e  r est  o f   co lu m n s   d is p la y   th e  r esu lts   o f   tr u e  p o s iti v es  ( T P  test s ) ,   f alse  p o s itiv es  ( FP   test s )   an d     th e  s u cc es s   p er ce n tag e  o f   t h e  t o o l  in   ea ch   s u b j ec t   [ 3 0 ] .   T h e  t o tal  p er ce n tag e  is   ca lc u lated   b y   d i v id i n g   t h e  to tal   n u m b er   o f   p ass ed   test s   b y   t h e  to tal  n u m b er   o f   test s   i n   a  g i v e n   ca teg o r y .   T h e  eq u atio n   o f   s u cc ess   p er ce n ta g e  is   s h o w n   in   ( 6 ) .     __ %% __ T P P a ss e d F P P a ss e d su c c e ss T P T e sts F P T e sts   ( 6 )       T ab le  5 .   Vu ln er ab ilit y   d etec tio n   in   i n ter - b en c h m ar k   t est s   C a t e g o r y   S u b j e c t   N o .   o f   T e st s   S C A T   P i x y   R I P S   Y A S C A   TP   FP   S%   TP   FP   S%   TP   FP   S%   TP   FP   S%   V u l n e r a b i l i t y   D e t e c t i o n   A l l   18   17   15   89   7   17   67   12   17   81   4   14   50   A r g u me n t   i n j e c t i o n   1   0   1   50   0   1   50   0   1   50   0   1   50   C o mm a n d   I n j e c t i o n   2   2   2   1 0 0   0   2   50   2   2   1 0 0   2   0   50   C o d e   i n j e c t i o n   2   2   2   1 0 0   0   2   50   2   2   1 0 0   0   2   50   S Q L   i n j e c t i o n   6   6   4   83   2   6   67   5   6   92   0   6   50   S e r v e r - si d e   I n c l u d e   2   2   2   1 0 0   2   1   75   2   1   75   0   2   50   X P a t h   i n j e c t i o n   2   2   1   75   0   2   50   1   2   75   2   0   50   C r o ss - si t e   S c r i p t i n g   3   3   3   1 0 0   3   3   1 0 0   0   3   50   3   3   50   L a n g u a g e   S u p p o r t   A l l   30   25   16   68   19   17   60   1   29   50   0   30   50   A l i a si n g   4   4   4   1 0 0   4   0   50   0   4   50   0   4   50   A r r a y s   2   2   0   50   2   0   50   0   2   50   0   2   50   C o n st a n t s   2   1   1   50   2   1   75   0   2   50   0   2   50   F u n c t i o n s   5   5   1   60   5   4   90   1   4   50   0   5   50   D y n a mi c   I n c l u si o n   3   1   1   33   1   1   33   0   3   50   0   3   50   O b j e c t   mo d e l   8   7   5   75   0   7   44   0   8   50   0   8   50   S t r i n g s   3   3   3   1 0 0   3   3   1 0 0   0   3   50   0   3   50   V a r i a b l e   V a r i a b l e s   3   2   1   50   2   1   50   0   3   50   0   3   50   S a n i t i z a t i o n   S u p p o r t   A l l   7   6   3   64   6   3   64   1   7   57   0   7   50   R e g u l a r   e x p r e ssi o n s   2   2   0   50   2   0   50   0   2   50   0   2   50   S Q L   i n j e c t i o n   1   0   1   50   0   1   50   1   1   1 0 0   0   1   50   S t r i n g s   2   2   0   50   2   0   50   0   2   50   0   2   50   C r o ss - si t e   S c r i p t i n g   2   2   2   1 0 0   2   2   1 0 0   0   2   50   0   2   50       I n   Vu l n er ab ilit y   Dete ctio n   ca t eg o r y ,   th e  r es u lt s   s h o w   th at  S C A T   d etec ted   all  v u ln er ab ilit i es  t y p es;   ex ce p t  f o r   A r g u m en t  in j ec tio n   w h ich   i s   n o t  s u p p o r ted   b y   t h e  p r o to ty p e.   O n   t h e  o th er   h a n d ,   R I P S  f ailed   t o   s p o t  XSS  an d   ar g u m en t  in j ec t io n   v u l n er ab ilit ies,  it   al s o   f ail ed   in   o n e  SQ L   i n j ec tio n   test   a n d   o n e  XP ath   test ,   an d   Y A SC A   o n l y   d etec ted   co m m an d   ex ec u tio n   an d   XP ath   i n j ec tio n   v u ln er ab ilit ies.    I n   t h e  r es u lts   o f   th e   L an g u ag e  Su p p o r t  ca teg o r y ,   S C A T   m an a g ed   to   d etec t   th e   v u l n er ab ilit ies  i n   o b j ec t  m o d el  f iles ,   it   p ass e s   7   test s   o u t  o f   8   tes ts   i n   t h is   s u b j ec t.  T h is   r esu lt   in d icate s   t h at   th e  e f f o r t  s p e n t  i n   o r d er   t o   s u p p o r t  o b j ec t - o r ien t ed   f ea tu r es  i n   th e  p r o to t y p e  m o d el  w a s   p aid   o f f .   I n   Sa n itizat io n   Su p p o r t  g r o u p ,   th e  r es u lts   s h o w   t h at  f o r   8 6 %  o f   T P   test s ,   SC A T   w as   a b le  to   d etec t  g o o d   s an itizatio n   r o u ti n es  w h e n   i t   en co u n ter s   it.  W h i le  Y ASC A  f ailed   to   p as s   a n y   o f   t h e  te s t  c ases .   T h e  o n l y   test   i n   w h ic h   S C A T   f ailed   i s   SQ L   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    6 0 6 1   -   6 0 7 0   6068   in j ec tio n   s a n itizatio n   tes t,  in   t h is   te s t a n   ( h t m l s p ec ialch ar s )   s an it izatio n   r o u t in e  i s   u s ed   w h ich   S C A T   co n s id er s   as a   s tr o n g   s an itizatio n   m et h o d ,   s o   SC A T   s k ip s   th e  v u l n er ab ilit y .   I n   f a ls e  p o s it iv e  test s   o f   Vu ln er ab ilit y   Dete cted   ca te g o r y ,   P ix y   a n d   R I P S  r e m ai n   s i le n t  f o r   all     th e  tes ts .   Ho w e v er ,   f al s e  p o s itiv e  te s ts   ca n n o t  b e  co n s id er ed   alo n e,   as  an   e v al u atio n   o f   to o l  p er f o r m a n ce ,     f o r   ex a m p le,   P ix y   p ass e s   all  t ests   b ec a u s e  it   is   in ca p ab le  to   d etec t  th ese   v u l n er ab ilit ies.  T h is   th e  m ai n   f la w   i n   f alse   p o s itiv e   test s ;  t h e y   ca n n o t  d if f er e n tiate  b et w ee n   a  to o l  th at   ca n   s ca n   an d   ac t u all y   t ak e  t h e  d ec is io n   to   s k ip   t h e  r eso l v ed   v u ln er ab ilit y   an d   an o t h er   to o l  th at  d o es  n o t  d etec t  th e  v u l n er ab ilit y   i n   th e   f ir s t  p lace .   S C A T   ca m e  in   t h e  s ec o n d   p lace   w i t h   8 3 %  p ass in g   p er ce n tag e.   T ab le  6   s h o w s   t h e  ca lcu lated   ev alu atio n   m etr ics  f o r   ea ch   to o l  i n   t h e  th r ee   ca teg o r i es  o f   in ter - b en c h m ar k   test s   I n   Vu l n er ab ilit y   Dete c tio n   ca teg o r y ,   P ix y   m a n a g ed   to   ac h iev e  b etter   v al u es  i n   t h e  m etr ic s   th a t  w eig h t s   f al s e   p o s itiv es  h i g h er   t h an   t h e  tr u e  p o s itiv e s ,   th i s   is   b ec au s e  P ix y   d o es  n o t  co v er   th ese  t y p es  o f   v u ln er ab ilit ies.   Ho w e v er ,   SC A T   m a n ag ed   t o   s co r e  th e  h i g h e s t   v al u e  i n   F measure   ( 4 ) .       T ab le  6 .   Me tr ics  e v alu atio n   f o r   i n ter - b en c h m ar k   t e s ts   C a t e g o r y   T o o l   P r e c i si o n   R e c a l l   S p e c i f i c i t y   F  M e a s ur e   V u l n e r a b i l i t y   D e t e c t i o n   S C A T   0 . 8 5   0 . 9 4   0 . 8 3   0 . 8 9   P i x y   0 . 8 8   0 . 3 9   0 . 9 4   0 . 5 4   R I P S   0 . 9 2   0 . 6 7   0 . 9 4   0 . 7 8   Y A S C A   0 . 5 0   0 . 2 2   0 . 7 8   0 . 3 1   L a n g u a g e   S u p p o r t   D e t e c t i o n   S C A T   0 . 6 4   0 . 8 3   0 . 5 3   0 . 7 2   P i x y   0 . 5 9   0 . 6 3   0 . 5 7   0 . 6 1   R I P S   0 . 5 0   0 . 0 3   0 . 9 7   0 . 0 6   Y A S C A   0 . 0 0   0 . 0 0   1 . 0 0   0 . 0 0     S a n i t i z a t i o n   S u p p o r t   D e t e c t i o n   S C A T   0 . 6 0   0 . 8 6   0 . 4 3   0 . 7 1   P i x y   0 . 6 0   0 . 8 6   0 . 4 3   0 . 7 1   R I P S   1 . 0 0   0 . 1 4   1 . 0 0   0 . 2 5   Y A S C A   0 . 0 0   0 . 0 0   1 . 0 0   0 . 0 0       I n   th e   L a n g u a g e  Su p p o r t  ca teg o r y ,   S C A T   m an a g ed   to   s c o r e  th e  h i g h est  v al u e  i n   P r ec is io n   ( 1 ) ,   R ec all  ( 2 )   an d   F measure   m e tr i cs  ( 4 ) .   I n   s p ec if icit y   ( 3 )   v al u es,  R I P S  an d   P ix y   m an a g e d   to   ac h iev e   b etter   p er f o r m a n ce   b ec au s e  th e y   m a n ag ed   to   p ass   m o r e  f al s e  p o s itiv e  te s ts ,   h o w ev er ,   F measure   v alu es  i n d icate   t h at   SC A T   h as  a  b etter   p er f o r m an ce .   P r ec is io n   ( 1 ) ,   R ec all  ( 2 )   an d   Sp ec if i cit y   ( 3 )   ev alu atio n   m etr ics  i n   San itiza tio n   S u p p o r t  ca teg o r y   s h o w   t h at  SC A T   h as  t h e  h ig h est  F measure   v al u e,   alt h o u g h   R I P S  ac h iev ed   h i g h er   v alu e  i n   P r ec is io n   a n d   Sp ec if i cit y   m etr ics.   T h e  r esu lts   o f   i n ter - b e n ch m a r k   test s   clea r l y   s h o w   t h at  S C A T   s co r es  th e  h ig h es t  p er ce n tag e  i n     th e  tr u e  p o s iti v es   tes ts   ( r ec all)   o f   t h e  t h r ee   ca te g o r ies  w it h   8 8 %  d etec tio n   r ate.   I t   also   m a n ag ed   to   s co r e  9 4 %  d etec tio n   r ate  in   v u l n er ab ilit y   d etec tio n   ca teg o r y   i n   p ar ticu l ar   w h ich   w a s   th e  h i g h e s t  r ate   o v er all  co m p ar in g   to o ls .   P ix y   p ass e s   t h ese  t h r ee   ca teg o r ies  w it h   6 3 % d etec tio n   r ate,   w h ile  R I P S o n l y   s co r es 2 8 %,  YA S C A   ca m e   in   last   w i th   7 % d etec tio n   r ate.   T ab le  7   s h o w s   th e  s u m m ar y   o f   r es u lt s   f o r   th e  e x ec u tio n   o f   t h e  f o u r   to o ls   a g ai n s t   th e   in ter - b en ch m ar k   test s .   T h e  tab le  p r esen ts   th e   ca lcu lated   R ec all  ( 1 ) ,   Pre cisi o n   ( 2 ) ,   Sp ec if icit y   ( 3 )   an d   F measure   ev alu at io n   m etr ics ( 4 ,   5 ) .   T h e  r esu lts   o b ta in ed   f o r   b o th   t y p es o f   F measure   m etr ic  s h o w   th at  SC A T   ac h ie v ed   th e  b est  v alu e s .       T ab le  7 .   E v alu atio n   m etr ics  r e s u lt s   T o o l   P r e c i si o n   R e c a l l   S p e c i f i c i t y   F  M e a s ur e   F 0. 5  M e a s ur e   F 2  M e a s ur e   S C A T   0 . 6 9   0 . 8 8   0 . 5 9   0 . 7 7   0 . 7 2 1   0 . 8 3 4   P i x y   0 . 6 9   0 . 6 3   0 . 6 4   0 . 6 2   0 . 6 7 7   0 . 6 4 1   R I P S   0 . 8 1   0 . 2 8   0 . 9 7   0 . 4 2   0 . 5 8 7   0 . 3 2 2   Y A S C A   0 . 1 6   0 . 0 7   0 . 9 3   0 . 1 0   0 . 1 2 7   0 . 0 7 9       6.   CO NCLU SI O N     W eb   ap p licatio n s   p r esen t  a   m aj o r   r o le  in   al m o s t   al l  t h e  p r in cip al  s er v ice s   i n   t h e  d ail y   li f e.   Ho w e v er ,   v u l n er ab ilit ie s   t h at  t h r ea ten   t h e  p er s o n al  d ata  o f   u s er s   ar e  d is co v er ed   f r eq u e n tl y .   T h er ef o r e,   th is   p ap er   p r o p o s ed   an   au to m a ted   s er v e r - s id e  m o d el  f o r   th e  d y n a m ic   r ec o g n itio n   an d   j u s ti f icat io n   o f   a  w id e  r an g e  o f   tain t - s t y le  attac k s .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  is   ab le  to   o v er co m e  m o s t  o f   th e  c h alle n g e s   i n   s ec u r in g   s cr ip ti n g   lan g u a g es  l ik e  P HP .   T h e  m o d el  w a s   i m p le m e n ted   i n   a  p r o to ty p e  ca lled   ( S C A T ) ,   w h ic h   p er f o r m s   s e v er al   t y p es o f   a n al y s i s   to   d etec t secu r it y   v u ln er ab ilit ies i n   th e  i n p u t p r o g r a m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma ted   s erver - s id e  mo d el  fo r   r ec o g n itio n   o f secu r ity  vu ln era b ilit ies in   ...   ( R a b a b   F .   A b d el - K a d er)   6069   T h e  p r o p o s ed   m o d el  p er f o r m s   a  f lo w - s e n s it iv e,   in ter - p r o ce d u r al  an d   co n tex t - s en s iti v e  d ata  f lo w   an al y s is   i n   o r d er   to   co llect  in f o r m atio n   ab o u t  th e  p r o g r a m   ex ec u t io n .   T h en ,   th e  m o d el  u s es  th e  i n f o r m atio n   co llected   in   th e  d ata  f lo w   a n a l y s i s   p h ase  to   d etec t  s e cu r it y   v u l n er ab ilit ie s   s u ch   as  X SS   a n d   SQL   i n j ec tio n .   Fin all y ,   it  g e n er ates  a  d etail ed   r ep o r t  w h ic h   co n tai n s   a  d etailed   ex p lan atio n   o f   ea c h   s en s i tiv e  s in k   t h at  r ep r esen ts   s ec u r it y   v u ln er ab ili t y   in   t h e  p r o g r a m .     T o   ev alu ate  t h e  p r o p o s ed   s y s te m ,   a n   e m p ir ical   e v al u at io n   p r o ce d u r e  is   co n d u cted   in   w h ic h     th e  p r o p o s ed   p r o to ty p e  SC AT   an aly ze s   s e v er al  r ea l - w o r l d   ap p licatio n s   an d   ca teg o r iz es  s ets  o f   te s ti n g   b en ch m ar k s .   T h e  r esu lts   d em o n s tr ate  th at  t h e  p r o p o s ed   s y s te m   m a n ag ed   to   d etec t  9 4 %  ( r ec all  v alu e)   o f   s ec u r it y   v u l n er ab ilit ies  f o u n d   in   th e  tes tin g   b en c h m ar k s   w h i ch   is   th e  h ig h es t  d etec tio n   r ate  co m p ar ed   to   o th er   s y s te m s .   T h is   clea r l y   in d icat es  th e  ac c u r ac y   a n d   r o b u s t n ess   o f   SC A T .   T h e  ev alu atio n   p r o ce s s   ass e s s e s     th e  co m p atib ilit y   o f   SC A T   w i th   P HP   f ea tu r es,  t h e  p r o to t y p e  m an a g ed   to   ac h ie v e  t h e  h i g h est  s co r e  b y   8 3 %,   w h ic h   i s   h i g h er   th a n   P i x y   th a t   ca m e   in   s ec o n d   p lace   w it h   o n l y   6 4 %.  As  a   r es u lt,  S C A T   p r o v id es  a n   e f f ec ti v e  s o lu tio n   to   co m p licated   w eb   s y s te m s   b y   o f f er in g   t h e  b en ef its   o f   s ec u r in g   p r iv ate  d ata  f o r   u s er s   a n d   m ai n tai n in g   w eb   ap p licatio n   s tab ilit y   f o r   w eb   ap p licatio n s   p r o v id er s .       RE F E R E NC E S     [1 ]   A.   Bre e v a   a n d   E.   P o tse l u e v sk a y a ,   “ M o st  V u l n e ra b le  W e b   A p p li c a ti o n   i n   2 0 1 3 :  X S S ,   P H P   a n d   M e d ia  S it e s , ”   Po siti v e   T e c h n o lo g y ,   2 0 1 4 .   [2 ]   S .   G u p ta   a n d   B.   B.   G u p ta,   “ Cro ss - S it e   S c rip ti n g   ( X S S )   a tt a c k s  a n d   d e f e n se   m e c h a n is m s:  c la ss if ic a ti o n   a n d     sta te - of - t he - a rt, ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  S y ste m  Assu ra n c e   En g i n e e rin g   a n d   M a n a g e me n t ,  v o l .   8 ,   p p .   5 1 2 - 5 3 0 ,  201 7 .    [3 ]   M .   K.  G u p ta,  e t   a l. ,  “ S tatic  a n a l y sis  a p p ro a c h e s  to   d e tec t  S QL   in jec ti o n   a n d   c ro ss   site  sc ri p ti n g   v u ln e ra b il it ies   in   w e b   a p p li c a ti o n s:  A   su rv e y , ”   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Rec e n t  Ad v a n c e s  a n d   In n o v a ti o n s  i n   En g in e e ri n g   ( ICRA IE) ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 4 .     [4 ]   M .   I.   P .   S a las ,   e t  a l. ,  “ S e c u rit y   T e stin g   M e th o d o l o g y   f o r  Ev a lu a ti o n   o f   W e b   S e rv ice s  Ro b u stn e ss - Ca se :  X M L   In jec ti o n , ”   2 0 1 5   IEE E   W o rld   C o n g re ss   o n   S e rv ice s ,   p p .   3 0 3 - 3 1 0 ,   2 0 1 5 .     [5 ]   K.  G .  P o p st o jan o v a   a n d   A .   P e rh i n sc h i,   “ On   th e   c a p a b il it y   o f   sta ti c   c o d e   a n a ly sis  to   d e tec t  se c u rit y   v u ln e ra b il it ies , ”   In fo rm a t io n   a n d   S o ft wa re   T e c h n o lo g y ,   p p .   1 8 - 3 3 ,   2 0 1 5 .     [6 ]   M .   Co v a ,   e t   a l. ,  “ Vu ln e ra b il it y   a n a l y sis  o f   we b - b a se d   a p p li c a ti o n s, ”   T e st  a n d   An a lys is  o f   W e b   S e rv ice s ,    p p .   3 6 3 - 394 ,   2 0 0 7 .     [7 ]   N.  Jo v a n o v ic,  e t  a l. ,  “ P ix y :  A   sta ti c   a n a ly sis  to o l  f o r  d e tec ti n g   w e b   a p p li c a ti o n   v u l n e ra b il it ie s, ”   2 0 0 6   IE EE   S y mp o si u m o n   S e c u rity  a n d   Priva c y , p p .   6 - 2 6 3 ,   2 0 0 6 .     [8 ]   F .   Yu ,   e t  a l. ,   “ S tran g e r:  A n   a u to m a ta - b a se d   st rin g   a n a l y sis  t o o l  f o r  P H P ,” ,   “ T o o ls  a n d   A lg o rit h m s  f o r  th e   Co n stru c ti o n   a n d   A n a l y sis o f   S y s tem s , ”  L e c tu re   No tes   in   Co m p u te r S c ien c e ,   v o l.   6 0 1 5 ,   p p .   1 5 4 - 1 5 7 ,   2 0 1 0 .     [9 ]   D.  Ba lza ro tt i,   e t  a l. ,  “ S a n e r:  C o m p o sin g   sta ti c   a n d   d y n a m ic  a n a l y sis  to   v a li d a te  sa n it iza ti o n   i n   we b   a p p li c a ti o n s, ”   2 0 0 8 .   IEE E  S y mp o si u m  o n   S e c u ri ty a n d   Priva c y ,   p p .   3 8 7 - 4 0 1 ,   2 0 0 8 .     [1 0 ]   J.  Da h se   a n d   T .   Ho lz,  “ S im u lati o n   o f   Bu il t - in   P H P   F e a tu re s  f o r  P re c ise   S tatic  Co d e   A n a ly sis, ”   S y mp o si u m  o n   Ne two rk   a n d   Distrib u ted   S y ste m S e c u rity ( NDS S ) ,   2 0 1 4 .     [1 1 ]   R.   F .   A .   K a d e r ,  e t  a l. ,  “ A S tatic C o d e   A n a l y sis  T o o l  f o r  S e c u rit y   V u ln e ra b il it ies   in   P H P   5   S c rip ts , ”   T h e   2 0 1 2   W o rl d   Co n fer e n c e   o n   Co m p u ter   S c ie n c e   a n d   I n fo rm a t io n   T e c h n o l o g y ,   2 0 1 2 .   [1 2 ]   G .   Kle in ,   e t  a l. ,  J fl e x - th e   f a st  sc a n n e r  g e n e ra t o r  fo r  ja v a ,   JFl e x   Us e r’s  M a n u a l,   Ju ly   2 0 0 5 ,   [ On li n e ] .   A v a il a b le :  h tt p : // ww w . jf le x . d e .   [ A c c e ss e d   o n :  Ju ly   2 0 1 5 ].   [1 3 ]   S .   E.   H u d s o n ,   e t  a l. ,   “ C u p   p a rse r  g e n e ra to r  f o r  jav a , ”   P rin c e to n   Un i v e rsit y ,   1 9 9 9 .       [1 4 ]   E.   G o k tas ,   e t  a l. ,  “ Ou t  o f   c o n tro l :  Ov e rc o m in g   c o n tro l - f lo w   in teg rit y ,”   IEE E  S y mp o siu m   on   S e c u rit y   a n d   Priva c y ,  p p .   5 7 5 - 5 8 9 ,   2 0 1 4 .     [1 5 ]   Y.  X ie   a n d   A .   A ik e n ,   “ S tatic  d e tec ti o n   o f   se c u rit y   v u ln e ra b il it ies   in   sc rip ti n g   lan g u a g e s, ”   Pro c e e d in g s  o f  t h e   1 5 th   c o n fer e n c e   o n   U S ENIX   S e c u rity S y mp o siu m ,  v o l .   6 ,   p p .   1 7 9 - 1 9 2 ,   2 0 0 6 .     [1 6 ]   A .   Ri m s a ,   e t  a l. ,  “ E ff icie n t  sta ti c   c h e c k e r  f o r  tain ted   v a riab le   a tt a c k s, ”   S c ien c e   o f  Co mp u ter   Pro g ra mm in g ,    v o l.   8 0 ,   p p .   9 1 - 1 0 5 ,   2 0 1 4 .     [1 7 ]   L .   K.  S h a r   a n d   H.  B.   K.  T a n ,   “ A u d it in g   th e   d e f e n se   a g a in st cro ss   si te   sc rip ti n g   in   w e b   a p p li c a ti o n s, ”   Pro c e e d in g s o f   th e   2 0 1 0   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   on   S e c u rity a n d   Cry p to g ra p h y   ( S ECR Y P T ),   p p .   1 - 7 ,   2 0 1 0 .     [1 8 ]   A .   Ri m sa ,   e t  a l. ,  “ Tain ted   f lo w   a n a l y sis  o n   e - S S A - f o rm   p ro g ra m s, ”   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   Co mp il e r   Co n stru c ti o n ,   p p .   1 2 4 - 1 4 3 ,   2 0 1 1 .     [1 9 ]   J.  El lso n ,   e t  a l. ,  “ G ra p h v iz  a n d   d y n a g r a p h - sta ti c   a n d   d y n a m ic  g r a p h   d ra w in g   to o ls, ”   Gr a p h   Dr a win g   S o ft wa re ,    p p .   1 2 7 - 1 4 8 ,   2 0 0 4 .     [2 0 ]   “ P H P   Of f icia l  Do c u m e n tatio n , ”   T h e   PHP  Gr o u p ,  [ On li n e ].   A v a il a b le :   h tt p s:// w ww . p h p . n e t/ m a n u a l/ e n / .   [2 1 ]   B.   M b u ra n o   a n d   W .   S i,   “ Ev a l u a ti o n   o f   W e b   V u ln e ra b il it y   S c a n n e rs  Ba se d   o n   OWA S P   Be n c h m a rk ,”   2 6 t h   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   S y ste ms   En g in e e rin g ,  p p .   1 - 6,   2 0 1 8 .     [2 2 ]   R.   M.  P a rizi ,   e t  a l. ,   “ Be n c h m a r k   Re q u irem e n ts  f o r  A ss e ss in g   S o f tw a r e   S e c u rit y   V u ln e ra b il it y   T e sti n g   T o o ls , ”  IEE E   4 2 n d   A n n u a l  Co m p u ter   S o ft w a re   a n d   Ap p li c a ti o n s Co n fer e n c e ,   p p .   8 2 5 - 8 2 6 ,   2 0 1 8 .     [2 3 ]   N.   L.   d e   P e o l,   “ A u to m a ted   se c u rit y   re v ie w   o f   P HP   w e b   a p p li c a t io n s  w it h   sta ti c   c o d e   a n a ly sis, ”   M a ste r' s  th e sis,  2 0 1 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    6 0 6 1   -   6 0 7 0   6070   [2 4 ]   G .   Ch a tzie le f th e rio u   a n d   P .   Ka tsa ro s,  “ T e st - d riv in g   sta ti c   a n a l y sis   to o ls  in   se a rc h   o f   C  c o d e   v u l n e ra b il it ies , ”   2011  IEE E  3 5 th   An n u a l  C o mp u ter   S o ft wa re   a n d   A p p li c a ti o n s C o n fer e n c e   W o rk sh o p s ( COM PS ACW ),   p p .   9 6 - 1 0 3 ,   2 0 1 1 .     [2 5 ]   G .   Día z   a n d   J.  R.   Be r m e jo ,   “ S tatic  a n a l y sis   o f  so u rc e   c o d e   se c u rit y :   a ss e ss m e n t   o f  to o ls  a g a in st  S A M AT E  tes ts, ”   In fo rm a t io n   a n d   S o ft wa re   T e c h n o lo g y ,  v o l.   5 5 ,   n o .   8 ,   p p .   1 4 6 2 - 1 4 7 6 ,   2 0 1 3 .     [2 6 ]   U.  S a r m a h ,   e t  a l. ,  “ A   su rv e y   o f   d e te c ti o n   m e th o d s  f o r  X S S   a tt a c k s, ”   J o u rn a l  o f  Ne two rk   a n d   C o mp u ter   Ap p li c a ti o n s ,  v o l .   1 1 8 ,   p p .   1 1 3 - 1 4 3 ,   S e p .   2 0 1 8 .   [2 7 ]   M .  A .   Ka u sa r,   e t  a l. ,  “ S QL   in jec ti o n   De tec ti o n   a n d   P re v e n ti o n   T e c h n iq u e s  in   A S P . NET   W e b   A p p li c a ti o n s, ”   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  Re c e n t  T e c h n o l o g y   a n d   En g i n e e rin g   ( IJ RT E ) ,  v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   7 7 5 9 - 7 7 6 6 ,   S e p .   2 0 1 9 .   [2 8 ]   A .   Kie y z u n ,   e t  a l. ,  “ A u to m a ti c   c r e a ti o n   o f   S QL  in jec ti o n   a n d   c ro ss - site  sc rip ti n g   a tt a c k s, ”   IEE E  3 1 st  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   S o ft w a re   En g in e e rin g   ( ICS E  2 0 0 9 ) ,   p p .   1 9 9 - 2 0 9 ,   2 0 0 9 .     [2 9 ]   T .   S c h o lt e ,   e t  a l. ,  “ P re v e n ti n g   In p u t  V a li d a ti o n   Vu ln e ra b il it ies   in   W e b   A p p li c a ti o n s  th r o u g h   Au to m a ted   Ty p e   A n a l y si s ,”   2 0 1 2   IEE E  3 6 th   A n n u a l  Co m p u ter   S o ft w a re   a n d   A p p li c a ti o n s  Co n fer e n c e   ( C OM PS AC) ,   p p .   2 3 3 - 2 4 3 ,   2 0 1 2 .     [3 0 ]   Y.  F a n g ,   e t  a l. ,  “ TA P :  A   sta ti c   a n a l y s is  m o d e l  f o r  P HP   v u l n e ra b il it ies   b a se d   o n   t o k e n   a n d   d e e p   lea rn in g   tec h n o l o g y ,”   PL o S   ONE ,   v o l .   14 ,   n o .   11 ,  p p.   e 0 2 2 5 1 9 6 ,   2 0 1 9 .     [3 1 ]   A .   A .   Ne to   a n d   M .   V ieira ,   “ T ru stw o rth in e ss   Be n c h m a rk in g   o f   W e b   A p p li c a ti o n s  Us in g   S tatic  Co d e   A n a l y sis, ”   2 0 1 1   S ixth   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   on   Ava il a b il it y ,   Reli a b il it y   a n d   S e c u rity ( AR ES ) ,   p p .   2 2 4 - 2 2 9 ,   2 0 1 1 .         B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Ra b a b   Fa r o u k   A b d e l - K a d e r   s h e   re c e iv e d   h e r  B. S .   f ro m   th e   E lec tri c a l  En g in e e rin g   De p a rt m e n t  S u e z   Ca n a l  Un iv e rsity   in   1 9 9 8 .   S h e   re c e iv e d   h e r  P h . D.  d e g re e   fro m   th e   d e p a rtme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   S o f twa re   En g in e e rin g   a t  A u b u rn   Un iv e rsit y ,   A u b u rn ,   AL   in   2 0 0 7   a n d   th e   M S   d e g re e   i n   El e c tri c a l  En g in e e rin g   f ro m   T u sk e g e e   Un iv e rsit y   w it h   h ig h   h o n o rs  in   2 0 0 2 .   S in c e   2 0 0 8   sh e   is  w o rk in g   a s  a n   A ss i sta n t  P r o f e s so r  in   th e   El e c tri c a l  En g in e e rin g   d e p a rtm e n t,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   P o rt - S a i d   Un iv e rsity ,   Eg y p t.   H e r  m a in   re s e a rc h   in tere sts   in c lu d e   im a g e   p ro c e ss in g ,   p a ra ll e l   c o m p u ti n g ,   a n d   so f tw a r e   En g in e e rin g .         Mo n a   Na sh a a t ,   s h e   r e c e i v e d   h e r   B . S .   d e g r e e   i n   E l e c t r ic a l   E n g i n e e r in g ,   C o m p u t e r   a n d   C o n t r o l   d i v i s i o n   f r o m   F a c u l ty   o f   E n g i n e e r i n g   S u e z   C a n a l   U n iv e r s i ty ,   P o r t - S a i d ,   E g y p t  i n   2 0 0 8   a n d   h e r   M . S .   d e g r e e   f r o m   E l e c t r ic a l   E n g i n e e r i n g ,   C o m p u t e r  a n d   C o n t r o l   d i v i s i o n ,   F a c u l ty   o f   E n g i n e e r i n g   P o r t - S a i d   U n i v e r s i ty ,   P o r t - S a i d ,   E g y p t   i n   2 0 1 3 .   C u r r e n t ly   s h e   is   a   d e m o n s t r a t o r   a t   t h e   E l e c t r ic a l   E n g i n e e r i n g   D e p a r tm e n t ,   C o m p u t e r   a n d   C o n t r o l   d i v i s i o n ,   P o r t - S a i d   U n i v e r s i ty ,   E g y p t .   S i n c e   2 0 1 6   s h e   i s   p e r u s i n g   h e r   P h D   d e g r e e   f r o m   t h e   U n i v e r s i ty   o f   A lb e r t a ,   Ca n a d a .   He r   M a i n   r e se a r c h   l i n e   c o n c e r n s   i n c l u d e   a p p l i c a t i o n   l i n e   s e c u r i ty ,   P r o g r a m m i n g   L a n g u a g e   T h e o ry ,   a n d   S o f tw a re   E n g i n e e r i n g .         M o h a m e d   I b r a h i m   H a b ib   re c e iv e d   th e   B. S .   d e g re e   in   El e c t rica l  En g in e e rin g   Co m p u ter  a n d   Co n tr o l  f ro m   S u e z   C a n a l  Un iv e rsity ,   P o rt  S a i d ,   Eg y p t,   in   2 0 0 0 ,   a n d   M . S .   a n d   P h . D.  d e g re e s  in   Co m p u ter  En g in e e rin g   f ro m   S u e z   Ca n a l  Un iv e r sit y ,   in   2 0 0 4   a n d   2 0 0 9 ,   re sp e c ti v e l y .   S in c e   2 0 0 9   h e   h a s   b e e n   a ss istan t  p ro f e ss o r  in   th e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  En g in e e rin g ,   S u e z   Ca n a l  Un iv e rsit y .   F ro m   2 0 1 4 ,   h e   is  a   v isit in g   a s sis tan t  p ro f e ss o r  in   S a u d i  E lec tro n i c   Un iv e rsit y .   His   m a jo r  re s e a rc h   in tere sts a re   Da ta M in in g ,   M a c h i n e   L e a rn in g ,   De e p   L e a rn in g ,   a n d   A rti f icia l  In telli g e n c e .         H a n i   Mo h a m e d   K a m a l   Ma h d i   i s   a n   I E E E   L i f e   S e n i o r   M e m b e r .   H e   w a s   a w a r d e d   i n   2 0 1 5   t h e   D i s t i n g u i s h e d   U n i v e r s i ty   A w a rd   o f   A i n   S h a m s   U n i v e r s i ty ,   C a i r o ,   E g y p t .   Ha n i   M a h d i   i s   a   C o m p u t e r  S y s t e m s   P r o f e s s o r ,   C o m p u t e r   a n d   S y s tem s   E n g i n e e r i n g   D e p a r tm e n t ,   F a c u l ty   o f   E n g i n e e r i n g ,   A i n   S h a m s   U n i v e r s i ty ,   C a ir o ,   E g y p t .   F r o m   t h i s   u n i v e r s i ty   h e   i s   g r a d u a t e d   i n   1 9 7 1   a n d   g o t   h i s   M . S c .   i n   E l e c t r ic a l   E n g i n e e r i n g   i n   1 9 7 6 .   H e   g o t   h i s   D o c t o r   f r o m   T e c h n i sc h e   U n i v e rs i t a e t ,   B ra u n s c h w e ig ,   W e st   G e rm a n y ,   i n   1 9 8 4 .   H e   w a s   a   P o s t - D o c t o r a l   R e s e a r c h   F e l l o w   a t   t h e   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r  E n g i n e e r i n g   D e p a r tm e n t ,   T h e   P e n n sy l v a n i a   S t a te   U n i v e r s i ty ,   P e n n sy l v a n i a   ( 1 9 8 8 - 1 9 8 9 ) ,   a n d   a t   t h e   C o m p u t e r   Vi s i o n   a n d   Im a g e   P r o c e s s i n g   ( C VI P )   L a b ,   E l e c tr i c a l  En g i n e e r i n g   De p a r tm e n t ,   U n i v e r s i ty   o f   L o u i s v i l le ,   Ke n t u c k y   ( 2 0 0 1 - 2 0 0 2 ) .   H e   w a s   o n   a   le a v e   o f   a b se n c e   t o   w o r k   w i t h   A l - Is r a   U n i v e r s i ty   ( A m m a n ,   J o r d a n ) ,   E l - Em a r a t   U n i v e rs i ty   ( E l   A i n ,   U n i t e d   A r a b   Em i r a te s ) ,   a n d   T e c h n o l o g y   C o l l a g e   ( H u f u f ,   S a u d i   A r a b i a ) . P r o f .   M a h d i   w a s   t h e   H e a d   o f   t h e   C o m p u t e r   a n d   S y s tem s   E n g i n e e r i n g   D e p a r tm e n t   ( 2 0 0 8 - 2 0 0 9 ) ,   t h e   D i r e c t o r   o f   I n f o rm a t i o n   Ne tw o rk   ( 2 0 0 6 - 2 0 0 8 )   i n   t h e   F a c u l ty   o f   E n g i n e e r i n g ,   A i n   S h a m s   U n i v e r si ty .   H e   w a s   t h e   D ir e c t o r   o f   A i n   S h a m s   U n i v e r s i ty   -   I n f o rm a t i o n   N e tw o rk   ( 2 0 0 7 - 2 0 0 8 ) .   H i s   m a i n   r e se a rc h   l i n e   c o n c e r n s   t h e   C o m p u t a t i o n a l   I n te l l i g e n c e   (A r t if ic ia l   I n t e l l i g e n c e )   a n d   i t s   a p p l i c a t i o n s  t o   p a t t e r n   r e c o g n i t i o n ,   s o f tw a re   e n g i n e e r i n g ,   d a t a   m i n i n g ,   a n d   c o m p u t e r   c o m m u n i c a t i o n .   H e   su p e r v i s e d   m a n y   s o f tw a r e   p r o j e c t s   i n   E g y p t   a s   a   c o n s u l t a n t   f o r   g o v e r n m e n t a l   e s t a b l i s h m e n t s   a n d   p r i v a t e   c o m p a n i e s .   P r o f .   M a h d i   i s   t h e   H e a d   o f   c o n f e re n c e   c o m m i t t e e s   o f   t h e   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r ic a l ,   E l e c t r o n i c   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   I C E E C ’ 0 9 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.