Details

Title: Обнаружение утечки информации, идентифицирующей пользователей, в веб-приложениях при помощи анализа HTML-кода: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем» ; образовательная программа 10.05.03_08 «Анализ безопасности информационных систем»
Creators: Кириллов Глеб Дмитриевич
Scientific adviser: Коноплев Артем Станиславович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: сбор данных; пиксели трекинга; реклама; блокировщики рекламы; машинное обучение; data collection; tracking pixels; advertising; ad blockers; machine learning
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.03
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-714
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\16765

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Обнаружение утечки информации, идентифицирующей пользователей, в веб-приложениях при помощи анализа HTML-кода».Целью настоящей выпускной квалификационной работы является обнаружение утечки информации, идентифицирующей пользователей, в сети Интернет. Предметом исследования настоящей выпускной квалификационной работы являются методы защиты пользовательских данных в сети Интернете.В ходе работы были проанализированы существующие методы защиты пользователей от сбора данных в сети Интернет, выделены их недостатки и предложен метод устранения.В результате был разработан автоматизированный подход, осуществляющий предупреждение пользователя о наличии на веб-сайте средств сбора данных до посещения веб-сайта. Для этого из HTML-кода веб-сайта выделяются признаки, которые используются для обучения классификатора. Подход является многообещающим с точностью 94,8%.Областью применения полученных результатов являются средства оценки доверия к сайтам и средства защиты пользователей от сбора данных.

The topic of the graduate qualification work: «Detection of leakage of information identifying users in web applications using HTML code analysis».The purpose of this study is detecting the leakage of information identifying users on the Internet. The subject of the research of this final qualifying work is the methods of protecting user data on the Internet.In the course of the work, the existing methods of protecting users from data collection on the Internet were analyzed, their shortcomings were highlighted and a method of elimination was proposed.As a result, an automated approach was developed that warns the user about the presence of data collection tools on the website before visiting the website. To do this, some features are highlighted from the HTML code of the website, which are used to train the classifier. The approach is promising with precision of 94.8% accuracy.The scope of application of the results obtained is the means of assessing the credibility of the sites and the means of protecting users from data collection.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 5
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics