【摘 要】
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从最初的纯文本信息展示到现在实时的海量订单处理,互联网的服务能力不断提升,相应的其对社会生活的影响力也不断提升。而作为互联网服务主要载体的web系统,也在为满足互联网服务需求的情况下,不断发展。现代web系统的功能性、交互性、实时性,相比于最初出现的只能提供静态图文页面的系统,已经有了质的飞越。更强大web系统意味着背后更强大的技术支撑。海量数据的存储、低时延高并发处理,新的挑战催生出越来越复杂的
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从最初的纯文本信息展示到现在实时的海量订单处理,互联网的服务能力不断提升,相应的其对社会生活的影响力也不断提升。而作为互联网服务主要载体的web系统,也在为满足互联网服务需求的情况下,不断发展。现代web系统的功能性、交互性、实时性,相比于最初出现的只能提供静态图文页面的系统,已经有了质的飞越。更强大web系统意味着背后更强大的技术支撑。海量数据的存储、低时延高并发处理,新的挑战催生出越来越复杂的系统架构。SOA、微服务、中间件、前后端分离、分布式、集群,服务商不断推出新的技术和模式来提升现代web系统的性能。另一方面,如此庞大的系统却运行在危机四伏的互联网基础设施上,复杂的网络环境,不安全的数据传输协议,开放的浏览器环境,现代web系统的每一环都面临着巨大的安全风险。针对常见的已知的安全威胁如SQL注入等,可以在构建系统前通过增加输入验证等方式防治。但是对于潜在的未知的威胁,如何发现和防治,这是现代web系统安全关注的核心问题。得益于大数据技术的逐渐成型和用户画像等数据分析模式的发展,通过访问数据去定义和归类一个用户的行为模式成为可能。本文以此为背景,结合作者在web系统研发过程中的实践经验,从web系统的数据流出发,通过数据流关联分析发现异常行为模式,提供策略对象和过滤对象,用于指定断言代码和元数据,以及检查断言的数据流边界。
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