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

dc.contributor.authorLounis, ouarda
dc.date.accessioned2018-02-21T10:56:28Z
dc.date.available2018-02-21T10:56:28Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractDe 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.identifier.urihttps://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/3007
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF M’SILA : FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE : Département d’Informatiqueen_US
dc.subjectattaque SQLI, scanner Web, application Web, vulnérabilités Web, sécurité.en_US
dc.titleAmélioration de la détection d'injection SQLpar classification automatique des réponsesen_US
dc.typeThesisen_US

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