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J-GLOBAL ID：202202239172248500   整理番号：22A0947734

ConvXSS:持続可能なスマートシティインフラストラクチャーにおけるHTML5ウェブアプリケーションのためのコード注入攻撃に対する深層学習ベースのスマートICTフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

ConvXSS: A deep learning-based smart ICT framework against code injection attacks for HTML5 web applications in sustainable smart city infrastructure

著者 (7件)： Kuppa Koundinya (Department of Computer Science and Information Systems, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Rajasthan, 333031, India) ,  Dayal Anushka (Department of Computer Science and Information Systems, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Rajasthan, 333031, India) ,  Gupta Shashank (Department of Computer Science and Information Systems, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Rajasthan, 333031, India) ,  Dua Amit (Department of Computer Science and Information Systems, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Rajasthan, 333031, India) ,  Chaudhary Pooja (Department of Computer Engineering, NIT Kurukshetra, Kurukshetra, India) ,  Rathore Shailendra (Faculty of Science and Engineering, University of Plymouth, United Kingdom) ,  Rathore Shailendra (Division of Cyber Security, Abertay University, United Kingdom)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 80  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,XSSと符号注入攻撃の検出のための新しい深層学習アプローチであるConvXSSを提案し,次に,モデルがアプリケーションにおいて任意の悪意のあるコードを検出するならば,悪意のある符号の文脈ベースの衛生化を行った。最初に,持続可能なスマート都市に脅威を与えるかもしれないXSSとコード注入攻撃を簡潔に論じた。これとともに,これらの攻撃の検出と緩和のために以前に提案された様々なアプローチと,それらのそれぞれの制限について論じた。次に,著者らは,その新しさが,データ前処理のために,そのアプローチに基づくことを採用する,著者らの深い学習モデルを提案した。次に,著者らは最後に,この符号の悪意のある部分を衛生化コードに置き換えるために,ContextベースのSaniteizationを提案した。種々のデータセット上で行った数値実験は,最良のモデルが99.42%の精度,99.81%の精度,および99.35%の再現率を有する,様々な結果を示した。この領域における最先端技術の他の状態と比較したとき,著者らのアプローチは,CSS攻撃の検出率と精度に関して,より良い結果,または最良事例で示す。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  *都市計画 ,  ニューラルネットワーク ,  都市 ,  *応用プログラム ,  モデル ,  衛生 ,  *インフラストラクチャー ,  Web【情報システム】 ,  *機械学習 ,  *HTML ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： *Webアプリケーション ,  数値実験 ,  検出率 ,  *スマートシティ ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (15件)： 持続可能なスマートシティ ,  セキュリティ ,  プライバシー ,  ICT ,  CPS ,  Webセキュリティ ,  深層学習 ,  データ前処理 ,  訓練と試験 ,  ニューラルネットワーク ,  消毒 ,  CNN ,  XSS攻撃 ,  悪性コード ,  コード注入攻撃

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (9件)： スマートシティ ,  インフラストラクチャー ,  HTML5 ,  ウェブアプリケーション ,  注入 ,  攻撃 ,  深層学習 ,  ICT ,  フレームワーク