Trust Boundary Violation

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada através de um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.
Exemplo 1: O código C# a seguir aceita uma solicitação HTTP e armazena o parâmetro usrname no objeto da sessão HTTP antes de verificar se o usuário foi autenticado.

usrname = request.Item("usrname");
if (session.Item(ATTR_USR) == null) {
    session.Add(ATTR_USR, usrname);
}

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada através de um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.

Exemplo 1: O código a seguir passa um item não confiável (URL) de um script JavaScript de extensão iOS para o código de extensão iOS.

    var GetURL = function() {};
    GetURL.prototype = {
        run: function(arguments) {
            ...
            arguments.completionFunction({ "URL": document.location.href });
        }
        ...
    };
    var ExtensionPreprocessingJS = new GetURL;
    

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada através de um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.

Exemplo 1: O código do Kotlin a seguir aceita uma solicitação HTTP e armazena o parâmetro usrname no objeto da sessão HTTP antes de verificar se o usuário foi autenticado.

val usrname: String = request.getParameter("usrname")
if (session.getAttribute(ATTR_USR) != null) {
    session.setAttribute(ATTR_USR, usrname)
}

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada por um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.

Exemplo 1: O código a seguir passa um item não confiável de uma extensão iOS para a webview do host.

#import <MobileCoreServices/MobileCoreServices.h>

- (IBAction)done {
    ...
    [self.extensionContext completeRequestReturningItems:@[untrustedItem] completionHandler:nil];
}

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada através de um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.
Exemplo 1: Exemplo: este código aceita um cookie usrname e armazena o respectivo valor na sessão HTTP DB antes de verificar se o usuário foi autenticado.

...
IF (OWA_COOKIE.get('usrname').num_vals != 0) THEN
usrname := OWA_COOKIE.get('usrname').vals(1);
END IF;
IF (v('ATTR_USR') IS null) THEN
HTMLDB_UTIL.set_session_state('ATTR_USR', usrname);
END IF;
...

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada através de um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.

Exemplo 1: O código Python a seguir aceita uma solicitação HTTP e armazena o parâmetro username no objeto da sessão HTTP antes de verificar se o usuário foi autenticado.

uname = request.GET['username']
request.session['username'] = uname

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada por um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.

Exemplo 1: O código a seguir passa um item não confiável de uma extensão iOS para a webview do host.

import MobileCoreServices

@IBAction func done() {
    ...
    self.extensionContext!.completeRequestReturningItems([unstrustedItem], completionHandler: nil)
}

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.

A combinação de dados confiáveis e não confiáveis na mesma estrutura de dados incentiva os programadores a confiarem equivocadamente em dados não validados.

Um limite de confiança pode ser imaginado como uma linha desenhada através de um programa. De um lado da linha, os dados não são confiáveis. Do outro lado da linha, supõe-se que os dados sejam dignos de confiança. O propósito da lógica de validação é permitir que os dados atravessem com segurança o limite de confiança, ou seja, que eles se movam de não confiáveis para confiáveis.

Uma violação de limite de confiança ocorre quando um programa torna indistinta a linha entre o que é confiável e o que não é. A maneira mais comum de cometer esse erro é permitir que dados confiáveis e não confiáveis se combinem na mesma estrutura de dados.

Exemplo 1: O código a seguir aceita uma solicitação HTTP e armazena o parâmetro usrname no objeto da sessão HTTP antes de verificar se o usuário foi autenticado.

...
Dim Response As Response
Dim Request As Request
Dim Session As Session
Dim Application As Application
Dim Server As Server
Dim usrname as Variant
Set Response = objContext("Response")
Set Request = objContext("Request")
Set Session = objContext("Session")
Set Application = objContext("Application")

usrname = Request.Form("usrname")
If IsNull(Session("ATTR_USR")) Then
	Session("ATTR_USR") = usrname
End If
...

Sem limites de confiança bem-estabelecidos e mantidos, os programadores inevitavelmente perderão a noção de quais dados foram ou não validados. Essa confusão acaba permitindo que alguns dados sejam utilizados sem terem sido validados.