Журнал «Современная Наука»

ПРИЛОЖЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ УЯЗВИМОСТЕЙ CSRF В ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯХ

Чавес Кирос Габриэла Гуадалупе (аспирант, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого)

В этой обзорной статье рассказывается о применении методов ML (Машинное обучение) в разработке программного обеспечения для предотвращения уязвимостей SSRF в веб-приложениях. Уязвимости SSRF (Подделка запроса на стороне сервера) представляют серьезную угрозу безопасности, позволяя злоумышленникам манипулировать запросами с сервера. В статье рассматривается, как машинное обучение стало важным инструментом раннего выявления и устранения этих уязвимостей. Описаны примеры алгоритмов машинного обучения, используемых в этом контексте, и способы их интеграции в цикл разработки программного обеспечения. Кроме того, обсуждаются технические проблемы, этические соображения и предлагается призыв к действию для сообщества разработчиков программного обеспечения для активного устранения этих критических уязвимостей.

Ключевые слова:Машинное обучение, Разработка программного обеспечения, SSRF, Безопасность Веб-приложений, Обнаружение уязвимостей.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Чавес Кирос Г. Г. ПРИЛОЖЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ УЯЗВИМОСТЕЙ CSRF В ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯХ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2023. -№09/2. -С. 127-132 DOI 10.37882/2223-2966.2023.9-2.27

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"