Details

Title: Выявление веб-ботов на основе модели доверия: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 10.03.01 «Информационная безопасность» ; образовательная программа 10.03.01_03 «Безопасность компьютерных систем»
Creators: Цюпко Максим Анатольевич
Scientific adviser: Калинин Максим Олегович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: автоматизированный трафик; веб-боты; веб-ресурс; модель доверия; ранняя блокировка; automated traffic; web bots; web resource; trust model; early blocking
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 10.03.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1053
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\17226

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 веб-ботов на основе модели доверия». Целью работы является исследование проблемы безопасности вебресурсов и разработка модели доверия для блокировки автоматизированного трафика. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Исследование особенностей веб-ботов. 2. Анализ существующих методов обнаружения веб-ботов. 3. Разработка метода блокировки автоматизированного трафика на основе модели доверия. 4. Разработка архитектуры системы обнаружения и блокирования автоматизированного трафика. 5. Экспериментальная оценка эффективности разработанного метода с использованием веб-приложения. Объектом исследования настоящей выпускной квалификационной работы являются веб-ресурсы. Предметом исследования является метод блокировки автоматизированного трафика на веб-ресурсах. На основе проведенного исследования была разработана классификация веб-ботов. В результате анализа существующих методов обнаружения и блокировки веб-ботов была выбрана модель доверия. Разработана система обнаружения и блокировки автоматизированного трафика, учитывающая поведения узла или пользователя на веб-ресурсе. Проведены эксперименты для определения эффективности разработанной системы. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем обнаружения веб-ботов.

The topic of the graduate qualification work is "Web-bot detection based on the trust model". The purpose of the study is to investigate the problem of security of web resources and the development of a trust model for blocking automated traffic. The research set the following goals: 1. Research of web bots’ features. 2. Analysis of existing web bot detection methods. 3. Development of a method for blocking automated traffic based on the trust model. 4. Development of an architecture for detecting and blocking automated traffic. 5. Experimental evaluation of the effectiveness of the developed method using a web application. The research object is web resource. The subject of the study is the method of blocking automated traffic in web resources. Based on this research, a classification of web bots was developed. As a result of the analysis of existing methods of detecting and blocking web bots, a trust model was selected. A system for detecting and blocking automated traffic that considers the behavior of the node or user on the web resource was developed. Experiments were conducted to determine the effectiveness of the developed system. The results can be used as a basis for designing web bot detection systems.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics