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La predicción de series temporales de vulnerabilidades de software mediante modelos estadísticos y de aprendizaje profundo

Autores: Kalouptsoglou, Ilias; Tsoukalas, Dimitrios; Siavvas, Miltiadis; Kehagias, Dionysios; Chatzigeorgiou, Alexander; Ampatzoglou, Apostolos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

La predicción de series temporales de vulnerabilidades de software mediante modelos estadísticos y de aprendizaje profundo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Seguridad del software
Vulnerabilidades
Código fuente
Mecanismos
Componentes de software
Aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 27

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La seguridad del software es un aspecto crítico de los productos de software modernos. Las vulnerabilidades que residen en su código fuente podrían convertirse en una debilidad importante para las empresas que construyen o utilizan estos productos, ya que su explotación podría llevar a consecuencias financieras devastadoras. Por lo tanto, el desarrollo de mecanismos capaces de identificar y descubrir vulnerabilidades de software ha atraído recientemente el interés de la comunidad investigadora.

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