С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: Обнаружение уязвимостей в исходных текстах веб-приложений на основе глубокого обучения: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.01 - Компьютерная безопасность ; 10.05.01_02 - Математические методы защиты информации
Авторы: Зюзин Дмитрий Александрович
Научный руководитель: Лаврова Дарья Сергеевна
Другие авторы: Резединова Евгения Юрьевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: информационная безопаность; it-технологии; обнаружение уязвимостей; php; искусственные нейронные сети; information security; it; detection of vulnerabilities; artificial neural networks
Тип документа: Выпускная квалификационная работа специалиста
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 10.05.01
Группа специальностей ФГОС: 100000 - Информационная безопасность
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-56
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 53
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика