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Facebook 論文:填補身份驗證漏洞,讓機器自動學(xué)習(xí)驗證規(guī)則

Facebook 論文:填補身份驗證漏洞,讓機器自動學(xué)習(xí)驗證規(guī)則-DVBCN
在線社交網(wǎng)絡(luò)中的授權(quán)錯誤由缺少或不正確的授權(quán)檢查引起,可以允許攻擊者繞過在線社交網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)授權(quán)錯誤。
 
Facebook提出了不變量檢測器(IVD)這樣一種深度防御系統(tǒng),它可以從正常的數(shù)據(jù)操作模式自動學(xué)習(xí)授權(quán)規(guī)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(shù)據(jù)庫進行數(shù)百萬次的數(shù)據(jù)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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