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Benchmarking Static Analysis for PHP Applications Security
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AI
DOI：10.3390/e27090926.png)
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摘要
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PHP 是最广泛使用的服务器端编程语言，但其仍然极易受到各类漏洞的影响。静态应用安全测试（SAST）工具常被用于漏洞检测；然而，其评估缺乏能够量化分析中信息损失和不确定性的系统性标准。现有方法通常基于小型真实案例集或启发式采样，无法控制测试案例中的实验熵。这种未受控制的变异性使得难以衡量不同工具提供的信息增益，以及准确区分它们在不同结构和语义复杂度下的性能。在本文中，我们开发了一个针对 PHP SAST 工具的系统化评估框架，旨在对其漏洞检测能力进行准确且全面的评估。该框架明确隔离了影响数据流分析的关键因素，能够在四个渐进维度上通过控制信息多样性进行评估。通过一个基准实例，我们验证了该框架的可行性，并展示了其如何降低评估熵，从而实现对检测能力的更可靠测量。我们的结果突显了该框架揭示当前 SAST 工具局限性的能力，为它们的未来改进提供了可操作的见解。
Keyword:
benchmarking
static analysis
php application security
assessment system
information entropy
uncertainty quantification
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