Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2225U000749, Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти Категорія Магістерська робота Назва роботи Метод виявлення вразливостей для SQL-ін’єкцій у веб-застосунках з використанням штучного інтелекту Автор Подус Олексій Сергійович Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Київський національний університет імені Тараса Шевченка Першоджерело https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/8030 Видання Київський національний університет імені Тараса Шевченка Опис Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи «Метод виявлення вразливостей для SQL-ін'єкцій у веб-застосунках з використанням штучного інтелекту»: 82 сторінки, 27 рисунків, 3 таблиці, 48 літературних джерел. Мета роботи – розробка та аналіз методу виявлення SQL-ін'єкцій на основі моделей великих мов у веб-додатках. Об’єкт дослідження – процес виявлення SQL-ін'єкцій у веб-додатках. Предмет дослідження – методи використання LLM для аналізу та виявлення SQL-ін'єкцій, ефективність та точність таких методів. Наукова новизна: запропоновано метод виявлення SQL-ін'єкцій на основі LLM у веб-додатках, що дозволяє підвищити точність та ефективність аналізу порівняно з традиційними методами. У роботі розглянуто основні типи SQL-ін'єкцій, методи захисту та існуючі інструменти виявлення. Проаналізовано можливості використання LLM для виявлення та запобігання SQL-ін'єкціям. Розроблено веб-додаток, що реалізує запропонований метод, та проведено експериментальні дослідження на реальних кейсах SQL-ін'єкцій. Актуальність роботи: SQL-ін'єкції є одними з найпоширеніших та найнебезпечніших кібератак. Використання штучного інтелекту, зокрема LLM, дозволяє підвищити ефективність виявлення та запобігання таким атакам. Факультет інформаційних технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченка Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити