Propuesta utilizando un componente de software para la integración de las plataformas Moodle-Dspace con el protocolo swordv1

En esta investigación se ha explicado la importancia de la interoperabilidad entre Moodle-DSpace en el contexto de cuantificar y visibilizar los recursos digitales que son generados por los docentes en los cursos virtuales, debido a que dichos contenidos están restringidos para los estudiantes que no estén matriculados en el curso. Se hace especial énfasis en el método model-driven que permite a los desarrolladores construir sus propias variantes a los módulos basándose en sus necesidades. Asimismo, se demuestra la relevancia del estudio está claramente apoyada porlos resultados actuales, para obtener un componente informático estable para la sumisión de los contenidos digitales a los repositorios institucionales. En síntesis, se logró la interoperabilidad entre las plataformas a través del protocolo SWORD v1 y el paquete METS. Sin embargo,se requiere más trabajo adicional en los módulos con el fin de implementar otros aspectos en el registro de los metadatos en el repositorio

DETECTION OF SQL INJECTION VULNERABILITY IN CODEIGNITER FRAMEWORK USING STATIC ANALYSIS

QL Injection attacks are still one type of attack that often occurs in web-based applications. The causes and ways to prevent SQL Injection have been widely explained in various sources. Unfortunately, until now, SQL Injection vulnerabilities are still often found in multiple applications. Web-based application frameworks that already have functions to protect against attacks are often not used optimally. This is inseparable from the role of programmers, who often forget the rules for writing program code to prevent SQL Injection attacks. We conducted this research to detectSQL Injection vulnerabilities in source code using a case study of the PHP CodeIgniter framework. We compared this research with static analysis tools like RIPS, Synopsys Coverity, and Sonarqube. The tool we have developed can detect SQL Injection vulnerabilities that cannot be detected by the two tools with an accuracy of 88.8%. The results of our research can provide suggestions for programmers so that they can improve the code they write