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J-GLOBAL ID：202002257788540039   整理番号：20A0972661

Webアプリケーション要求に関する分類【JST・京大機械翻訳】

Classification on Web Application Requests

著者 (3件)： Gharibeh Samar (Jordan University of Science and Technology,Dept. of Computer Information Systems,Irbid,Jordan) ,  Melhem Shatha (Jordan University of Science and Technology,Dept. of Computer Information Systems,Irbid,Jordan) ,  Najadat Hassan (Jordan University of Science and Technology,Dept. of Computer Information Systems,Irbid,Jordan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICICS  ページ： 1-5  発行年： 2020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： この技術はユビキタスで成長しつつあり,Webアプリケーションは広く使われている技術に関する例の一つであり,これらのWebアプリケーションが金融利得,浸透データ,アプリケーションの評判を歪めるための多くの攻撃者に対するターゲットになっている。したがって,既知あるいは未知のかどうかにかかわらず,Webベースのアプリケーションを攻撃から保護する必要がある。本論文は,正常および異常における要求を分類する方法を検討した。これは各分類法の精度を測定することに依存し,どの方法が応用の分類において最良であるかを知ることができる。データデータセットCSIC2010は,自動的に生成されたWeb要求の61065を含み,それは,電子商取引Webアプリケーションから生成されたこの要求を,それらのショッピングカートによっていくつかの個人情報と買い物アイテムを提供することによって,電子商取引Webアプリケーションから生成された。このデータセットを用いる目的は,正常または異常トラヒックとしてHTTP要求を分類し予測する機械学習技術を提示することである。4つの分類器アプローチを用いた。サポートベクトルマシン(SVM),決定木(DT),ロジスティック回帰(LR),およびランダムフォレスト(RF)。Copyright 2020 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： 浸透 ,  購買 ,  金融 ,  ディシジョンツリー ,  *応用プログラム ,  利得 ,  *Web【情報システム】 ,  サポートベクトルマシン ,  電子商取引
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  HTTP ,  *Webアプリケーション ,  ショッピングカート ,  ランダムフォレスト ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (2件)： Webアプリケーション ,  分類