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J-GLOBAL ID：201902223676115561   整理番号：19A0527309

Web脆弱性検出のためのデータマイニング:批評的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Data mining for web vulnerability detection: A critical review

著者 (2件)： Al-Darras Duha A. (Web Intelligence Research Group, Department of Business Information Technology, King Abdullah II School for Information Technology, University of Jordan, Amman, Jordan) ,  Alqatawna Ja’far (Web Intelligence Research Group, Department of Business Information Technology, King Abdullah II School for Information Technology, University of Jordan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIT  ページ： 271-275  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脆弱性を持たないソフトウェアアプリケーションの開発は,特にこれらのアプリケーションがWorld Wide Web上で動作することを意図している場合には必要である。ソフトウェアアプリケーションの開発が急速に進化しているので,ソフトウェアにおける脆弱性を自動的に検出できるツールを開発する必要性が出現している。これらのツールにおける主な課題は,高い精度と低い偽陽性または偽陰性率を提供することである。本論文では,データマイニング技術が脆弱性検出の品質を改善するためにどのように使用できるかを分析した。静的検出アプローチとその限界に沿ったWebアプリケーション脆弱性を議論することにより始めた。次に,データマイニング技術と脆弱性検出を改善するそれらの可能性を調査した。文献におけるそのような技術を用いた結果をレビューし議論した。結論として,脆弱性検出のためのデータマイニングを利用する研究の成長体により,著者らはより良い検出代替を得るかもしれないが,特徴工学,適応分類器および特徴選択を含むいくつかの側面をさらに研究する必要がある。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  特徴選択 ,  品質 ,  *データマイニング ,  高速度 ,  *Web【情報システム】 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： Webアプリケーション ,  データマイニング技術 ,  偽陰性率 ,  誤検出 ,  *脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Web ,  脆弱性 ,  データマイニング ,  レビュー