DoctorateOpen Access

Web tabanlı uygulamalarda siteler arası betik çalıştırma (XSS) zafiyetinin denetlenmesi için öğrenen bir sistem geliştirilmesi

2022
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Sevinç Gülseçen

Abstract (TR)

XSS saldırısı, en eski Web uygulaması saldırılarından birisi olmasına rağmen, web uygulama geliştirme sürecinde gereken güvenlik önlemlerinin alınmaması nedeniyle, XSS açıkları halen popüler uygulamalar da dahil birçok uygulamada zafiyet oluşturmakta ve XSS sürekli, "OWASP (Open Web Application Security Platform) İlk On Web Uygulaması Güvenlik Riski" sıralamasında yerini almaktadır. Literatürde 2002'den 2019'a kadar XSS hakkında yapılmış çalışmalar incelendiğinde, araştırmaların yalnızca istemci veya sunucu taraflı XSS çözümlerine odaklandığı görülmektedir. Son yıllarda XSS saldırılarını önlemek için makine öğrenmesi tekniklerini benimseyen araştırmaların sayısı artmış ve bu tekniklerin bilinmeyen saldırıları tespit etmede daha etkili olduğu görülmüştür. Çalışmanın ilk bölümü, XSS ile ilgili genel bilgileri içerecek şekilde giriş mahiyetindedir. İkinci bölümde Web, XSS, bilgi güvenliği ve makine öğrenmesi hakkındaki genel literatür ile ilişkili teknik bilgiler verilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise makine öğrenmesi teknikleri ve belirlenen özellik setleri ile örnek veri setleri üzerinde makine öğrenmesi algoritmaları uygulayan öğrenen bir sistem geliştirilmiş ve sonuçları tartışılmıştır.

Author

Dr. Halil Özgür Baktır

How to Cite

Halil Özgür Baktır (Doktora Tezi). Web tabanlı uygulamalarda siteler arası betik çalıştırma (XSS) zafiyetinin denetlenmesi için öğrenen bir sistem geliştirilmesi, 2022, İstanbul University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from İstanbul University