Mejorando la detección de inyección de lenguaje de consulta estructurada con aprendizaje de conjuntos confiable y modelos de refuerzo utilizando técnicas de explicación local
Autores: Le, Thi-Thu-Huong; Hwang, Yeonjeong; Choi, Changwoo; Wardhani, Rini Wisnu; Putranto, Dedy Septono Catur; Kim, Howon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la detección de inyección de lenguaje de consulta estructurada con aprendizaje de conjuntos confiable y modelos de refuerzo utilizando técnicas de explicación local
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Inyección de SQL
Modelos de detección
árbol de decisión
Bosque aleatorio
Aprendizaje de conjunto
Técnicas de aumento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta un análisis comparativo de varios modelos de decisión para detectar ataques de inyección de SQL, que siguen siendo una de las amenazas de seguridad más prevalentes y serias para las aplicaciones web.
Descripción
Este documento presenta un análisis comparativo de varios modelos de decisión para detectar ataques de inyección de SQL, que siguen siendo una de las amenazas de seguridad más prevalentes y serias para las aplicaciones web.