1 research outputs found
XSS attack detection based on machine learning
As the popularity of web-based applications grows, so does the number of individuals
who use them. The vulnerabilities of those programs, however, remain a concern. Cross-site
scripting is a very prevalent assault that is simple to launch but difficult to defend against.
That is why it is being studied.
The current study focuses on artificial systems, such as machine learning, which can
function without human interaction. As technology advances, the need for maintenance is
increasing. Those maintenance systems, on the other hand, are becoming more complex.
This is why machine learning technologies are becoming increasingly important in our daily
lives.
This study use supervised machine learning to protect against cross-site scripting, which
allows the computer to find an algorithm that can identify vulnerabilities. A large collection
of datasets serves as the foundation for this technique. The model will be equipped with
functions extracted from datasets that will allow it to learn the model of such an attack by
filtering it using common Javascript symbols or possible Document Object Model (DOM)
syntax.
As long as the research continues, the best conjugate algorithms will be discovered that
can successfully fight against cross-site scripting. It will do multiple comparisons between
different classification methods on their own or in combination to determine which one
performs the best.À medida que a popularidade dos aplicativos da internet cresce, aumenta também o
número de indivíduos que os utilizam. No entanto, as vulnerabilidades desses programas
continuam a ser uma preocupação para o uso da internet no dia-a-dia. O cross-site scripting
é um ataque muito comum que é simples de lançar, mas difícil de-se defender. Por isso, é
importante que este ataque possa ser estudado.
A tese atual concentra-se em sistemas baseados na utilização de inteligência artificial e
Aprendizagem Automática (ML), que podem funcionar sem interação humana. À medida
que a tecnologia avança, a necessidade de manutenção também vai aumentando. Por outro
lado, estes sistemas vão tornando-se cada vez mais complexos. É, por isso, que as técnicas
de machine learning torna-se cada vez mais importantes nas nossas vidas diárias.
Este trabalho baseia-se na utilização de Aprendizagem Automática para proteger contra
o ataque cross-site scripting, o que permite ao computador encontrar um algoritmo que
tem a possibilidade de identificar as vulnerabilidades. Uma grande coleção de conjuntos de
dados serve como a base para a abordagem proposta. A máquina virá ser equipada com o
processamento de linguagem natural, o que lhe permite a aprendizagem do padrão de tal
ataque e filtrando-o com o uso da mesma linguagem, javascript, que é possível usar para
controlar os objectos DOM (Document Object Model).
Enquanto a pesquisa continua, os melhores algoritmos conjugados serão descobertos
para que possam prever com sucesso contra estes ataques. O estudo fará várias comparações
entre diferentes métodos de classificação por si só ou em combinação para determinar o
que tiver melhor desempenho