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Amélioration de la détection d'injection SQLpar classification automatique des réponses

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dc.contributor.author Lounis, ouarda
dc.date.accessioned 2018-02-21T10:56:28Z
dc.date.available 2018-02-21T10:56:28Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/3007
dc.description.abstract De nos jours, La sécurité des applications Web est une nouvelle tendance qui trouve sa nécessité sur le Web. Le nombre de vulnérabilités recensées dans ce type d’applications s’accroît constamment. Il est donc nécessaire d’auditer régulièrement les applications Web pour vérifier la présence de vulnérabilités exploitables. Notre objectif est La réalisation d’un scanner efficace pourla détection de l’attaque d’injection SQL dans les applications Web en se basant sur l’envoie des requêtes HTTP et l’analyse des réponses de ces dernières en utilisant l’approche par étude de similarité. Les résultats que nous avons obtenus sont encourageants. Ils montrent en particulier que l’approche proposée peut effectivement contribuer à l’amélioration de l’efficacité des scanners Web existants pour la vulnérabilité que nous avons considérée. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF M’SILA : FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE : Département d’Informatique en_US
dc.subject attaque SQLI, scanner Web, application Web, vulnérabilités Web, sécurité. en_US
dc.title Amélioration de la détection d'injection SQLpar classification automatique des réponses en_US
dc.type Thesis en_US


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