【摘 要】
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针对Web应用中反射型XSS检测效率较低、误报率较高的问题，提出一种基于AST分析和Fuzzing的反射型XSS漏洞识别模型。通过发送探针载荷请求目标Web页面，根据AST语法树解析结果，初步判定该Web页面存在反射型XSS漏洞的可能性。再根据探针载荷回显位置确认该页面中可疑XSS注入点，选择对应的逃逸技术和逃逸行为生成初始攻击载荷。将初始攻击载荷与绕过规则库相结合，生成攻击向量库，对可疑注入点进
【基金项目】
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西藏自治区自然科学基金项目（XZ2019ZRG-36（Z））； 西藏民族大学项目（324011810216; 324042000709）；
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针对Web应用中反射型XSS检测效率较低、误报率较高的问题，提出一种基于AST分析和Fuzzing的反射型XSS漏洞识别模型。通过发送探针载荷请求目标Web页面，根据AST语法树解析结果，初步判定该Web页面存在反射型XSS漏洞的可能性。再根据探针载荷回显位置确认该页面中可疑XSS注入点，选择对应的逃逸技术和逃逸行为生成初始攻击载荷。将初始攻击载荷与绕过规则库相结合，生成攻击向量库，对可疑注入点进行Fuzzing,以确认是否存在反射型XSS漏洞。实验结果表明，相较于Burp Suite和AWVS,在相同漏洞环境中，此模型检测时平均请求次数较少。在保证较低误报率的同时，有较高的检测效率。
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