Title: Обнаружение XSS-атак с использованием методов машинного обучения
Authors: Землянов В. А.
Keywords: classification
confusion matrices
cross-site scripting
gradient boosting algorithm
machine learning
model quality metrics
testbed
web application security
XSS attacks
XSS-атаки
алгоритм градиентного бустинга
безопасность веб-приложений
матрицы ошибок
машинное обучение
межсайтовый скриптинг
метрики качества модели
тестовый стенд
Issue Date: 2026
Citation: Землянов, В. А. Обнаружение XSS-атак с использованием методов машинного обучения = Detection of XSS attacks using machine learning methods / В. А. Землянов // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 138-140.
Abstract: В работе рассматривается проблема обнаружения межсайтового скриптинга (XSS) – одного из наиболее распространенных видов атак на веб-приложения. Предлагается подход к детектированию XSS-атак с использованием алгоритма градиентного бустинга на решающих деревьях, реализованного в библиотеке CatBoost. Приведена демонстрация работы процесса анализа. Экспериментальный анализ подтвердил эффективность алгоритма детектирования с метрикой F1 более 0,89 на наборе данных.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64038
ISBN: 
ISSN: 
ISMN: 
Other Identifiers: RU\НТБ СГАУ\589876
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-138-140.pdf1.09 MBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.