CHIEv

doi:10.1145/3477133.3477134

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2021-07-20

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DOI：10.1145/3477133.3477134

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研究人员和实践者在测试、安全评估和网页开发领域，在评估特定网页应用时，通常需要依赖相应系统的模型存在，该模型随后用作特定任务的工具输入。此类模型可能包含关于HTTP端点及其参数、可用用户操作/事件监听器以及所需资产的信息。不幸的是，这些数据在实践中往往不可用，因为只有严格的开发实践或手动分析才能保证其存在和正确性。基于静态分析的爬虫传统上被用于从现有网站中提取所需信息。遗憾的是，这些工具无法准确反映现代网站中普遍存在的JavaScript等技术引入的动态行为。虽然基于动态分析的方法存在，但它们通常无法完全识别事件监听器及其影响。在早期工作中，我们提出了XIEv，一种用于网页应用动态分析的方法，可生成用于导航图提取、运行时错误识别和资源枚举的执行轨迹。与现有方法相比，它提供了更优的事件监听器识别和选择能力，以及更广泛观察到的效果。尽管对我们研究原型实现的评估证实了XIEv的能力，但在速度方面，它通常被静态爬虫超越。本工作介绍了CHIEv，一种通过实现并发处理以及实时整合静态爬虫结果来增强XIEv的方法。我们的结果表明，性能显著提升，尤其是在应用于大型网站时。

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