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Università degli Studi di Trieste
                   Facoltà di Ingegneria
                   Tesi di Laurea in Ingegneria dell'Informazione
                   Curriculum Informatica



  Progetto e Realizzazione di un Software per
  la Rilevazione Automatica di Codice HTML
    Nascosto e Fraudolento in Pagine Web

Relatore: Prof. Alberto Bartoli                  Candidato: Daniele Nicassio
Correlatore: Ing. Enrico Sorio
Il problema


 Rilevazione di codice HTML
 nascosto e fraudolento all'interno
 di una pagina Web
Contenuti web nascosti
   Pagine web: composte da elementi
    Descritti da codice HTML
    Hanno uno stile (come si vedono)
    Possono essere nascosti


      Esiste codice che rappresenta
      elementi non visibili
Utilizzi fraudolenti: esempi

  Search Redirection
   ●   Redirection ad un sito scelto solo quando
       provenienti dal motore di ricerca
  Search Spam
   ●   Manipolazione risultati motori di ricerca

  Esempio: illicit pharmacy

        usano contenuto nascosto introdotto
        nelle pagine attaccate
L'attacco: Hidden Text Injection
  Inserimento testo nascosto
 (varie tecniche di occultamento)
  Preferibilmente contro siti web autorevoli
  Sfruttato da Search Spam, Search Redirection
  Difficile da individuare

         Danni all'immagine
         Rimozione dai risultati di ricerca
La soluzione proposta
 Creazione di un software:
  Input: lista di pagine, testo da cercare
  Output: quali pagine hanno testo nascosto
  Applicabile su larga scala         AUTOMATIZZATO
La soluzione proposta
 Creazione di un software:
  Input: lista di pagine, testo da cercare
  Output: quali pagine hanno testo nascosto
  Applicabile su larga scala         AUTOMATIZZATO


 Testo nascosto:

   è presente nel codice
   non è visibile
Rilevazione Testo Visibile:
Due Metodi
 1) OCR:
     Analisi OCR dello screenshot
 2) Javascript:
     Esecuzione di uno script
     Analisi screenshot
Metodo JS: Lo script
1) Oscura le immagini
2) Ricerca un colore mai usato nella pagina
3) Trova le occorrenze della parola
4) Le evidenzia con il colore individuato al
   punto 2

   Il colore è               La parola è
      visibile                 visibile
Metodo JS: Esempio (1)
Metodo JS: Esempio (2)
Struttura del progetto
Risultati: pagine con testo nascosto

  474
                  204
  60%
                  26%

                        Pagine senza parola
                        Pagine con parola visibile
                        Pagine con parola nascosta


                  108
                  14%



          786 Snapshot
          Il 26% risulta compromesso
Risultati: Metodi proposti

1) Metodo HTML e Javascript
   Un solo falso positivo
   Nessun falso negativo
2) Metodo HTML e OCR
   15 falsi positivi
   Nessun falso negativo



               HTML + JS è migliore
Risultati: Precision & Recall

                      100
                       98
 Precision:            96

  DOM + JS    99.5%    94

  DOM + OCR   93.2%    92
                       90
                       88
 Recall:                    Precision Recall
  DOM + JS    100%
                               DOM + JS
  DOM + OCR   100%
                               DOM + OCR
Conclusioni
1) Entrambi I metodi soddisfacenti
   Precision > 90%
   Recall = 100%
2) Limitazioni
   Script, ScrollBar
   Ininfluenti nella ricerca condotta
Appendice:
Metodo OCR

  Funziona per le immagini
  Studiato per documenti stampati
   Pochi colori
   Font omogenei
  Lento

          Non particolarmente adatto
          ad analizzare pagine Web
Appendice:
Limiti OCR: Esempio
Una porzione dell'immagine analizzata:




Ed il relativo output del software:

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Progetto e Realizzazione di un Software per la Rilevazione Automatica di Codice HTML Nascosto e Fraudolento in Pagine Web

  • 1. Università degli Studi di Trieste Facoltà di Ingegneria Tesi di Laurea in Ingegneria dell'Informazione Curriculum Informatica Progetto e Realizzazione di un Software per la Rilevazione Automatica di Codice HTML Nascosto e Fraudolento in Pagine Web Relatore: Prof. Alberto Bartoli Candidato: Daniele Nicassio Correlatore: Ing. Enrico Sorio
  • 2. Il problema Rilevazione di codice HTML nascosto e fraudolento all'interno di una pagina Web
  • 3. Contenuti web nascosti Pagine web: composte da elementi Descritti da codice HTML Hanno uno stile (come si vedono) Possono essere nascosti Esiste codice che rappresenta elementi non visibili
  • 4. Utilizzi fraudolenti: esempi Search Redirection ● Redirection ad un sito scelto solo quando provenienti dal motore di ricerca Search Spam ● Manipolazione risultati motori di ricerca Esempio: illicit pharmacy usano contenuto nascosto introdotto nelle pagine attaccate
  • 5. L'attacco: Hidden Text Injection Inserimento testo nascosto (varie tecniche di occultamento) Preferibilmente contro siti web autorevoli Sfruttato da Search Spam, Search Redirection Difficile da individuare Danni all'immagine Rimozione dai risultati di ricerca
  • 6. La soluzione proposta Creazione di un software: Input: lista di pagine, testo da cercare Output: quali pagine hanno testo nascosto Applicabile su larga scala AUTOMATIZZATO
  • 7. La soluzione proposta Creazione di un software: Input: lista di pagine, testo da cercare Output: quali pagine hanno testo nascosto Applicabile su larga scala AUTOMATIZZATO Testo nascosto: è presente nel codice non è visibile
  • 8. Rilevazione Testo Visibile: Due Metodi 1) OCR: Analisi OCR dello screenshot 2) Javascript: Esecuzione di uno script Analisi screenshot
  • 9. Metodo JS: Lo script 1) Oscura le immagini 2) Ricerca un colore mai usato nella pagina 3) Trova le occorrenze della parola 4) Le evidenzia con il colore individuato al punto 2 Il colore è La parola è visibile visibile
  • 13. Risultati: pagine con testo nascosto 474 204 60% 26% Pagine senza parola Pagine con parola visibile Pagine con parola nascosta 108 14% 786 Snapshot Il 26% risulta compromesso
  • 14. Risultati: Metodi proposti 1) Metodo HTML e Javascript Un solo falso positivo Nessun falso negativo 2) Metodo HTML e OCR 15 falsi positivi Nessun falso negativo HTML + JS è migliore
  • 15. Risultati: Precision & Recall 100 98 Precision: 96 DOM + JS 99.5% 94 DOM + OCR 93.2% 92 90 88 Recall: Precision Recall DOM + JS 100% DOM + JS DOM + OCR 100% DOM + OCR
  • 16. Conclusioni 1) Entrambi I metodi soddisfacenti Precision > 90% Recall = 100% 2) Limitazioni Script, ScrollBar Ininfluenti nella ricerca condotta
  • 17. Appendice: Metodo OCR Funziona per le immagini Studiato per documenti stampati Pochi colori Font omogenei Lento Non particolarmente adatto ad analizzare pagine Web
  • 18. Appendice: Limiti OCR: Esempio Una porzione dell'immagine analizzata: Ed il relativo output del software: