ScholarGate
Assistent
Machine learningProgram analysis for security

Taintanalyse

Taintanalyse is een dataflow-analysetechniek die bijhoudt hoe onbetrouwbare (besmette) invoer door een programma stroomt om kwetsbaarheden te identificeren waarbij besmette gegevens gevaarlijke bewerkingen (sinks) bereiken. Geformaliseerd door Newsome en Song in 2005, markeert taintanalyse invoergegevens als besmet en propageert taintlabels door het programma, waarbij een waarschuwing wordt gegeven wanneer besmette gegevens gevoelige bewerkingen bereiken, zoals SQL-query's of systeemoproepen. Taintanalyse is fundamenteel voor het detecteren van injectiekwetsbaarheden en wordt veel gebruikt in dynamische analysehulpmiddelen en beveiligingsmonitoringsystemen.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  1. Newsome, J., & Song, D. X. (2005). Dynamic taint analysis for automatic detection, analysis, and signature generation of exploits on commodity software. In Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2005). link
  2. Schwartz, E. J., Avgerinos, T., & Brumley, D. (2010). All you ever wanted to know about dynamic taint analysis and forward symbolic execution (but might have been afraid to ask). In IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2010, pp. 317-331. DOI: 10.1109/SP.2010.26

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Taint Analysis (Data Flow Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/cryptography/taint-analysis

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken

Geciteerd door

ScholarGateTaint Analysis (Taint Analysis (Data Flow Analysis)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/cryptography/taint-analysis · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026