Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
В данной работе представлен метод обнаружения уязвимостей в исходных текстах веб-приложений на языке PHP с применением глубокого обучения. Были проанализированы методы глубокого обучения и применимость их к предложенному методу поиску уязвимостей в исходных текстах веб-приложений. Разработано программное средство, реализующее предложенный метод. Произведено сравнение с несколькими некоммерческими решениями для поиска уязвимостей в исходных текстах веб-приложений.
In this given work presented the method for detection vulnerabilities in the source texts of PHP web applications using deep machine learning. Methods of deep machine learning and their applicability to the proposed method of detection vulnerabilities in the source code of web applications were analyzed. A software tool has been developed that implements the proposed method. A comparison was made with several non-commercial solutions that detects vulnerabilities in the source code of web applications.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU | |||||
Internet | Anonymous |
Usage statistics
Access count: 84
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |