แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Machine learning based XSS attacks detection

keyword: Cross-site Scripting
MeSH: Machine learning
Classification :.DDC: e-thesis
; XSS Attack
MeSH: Trees (Graph theory) -- 164444
MeSH: Support vector machines -- 36655
MeSH: Web applications -- 42222
LCSH: Machine learning
LCSH: Trees (Graph theory) -- 164444
LCSH: Support vector machines -- 36655
LCSH: Web applications -- 42222
Abstract: This thesis tackles Cross-Site Scripting (XSS) attacks, a web security threat where malicious JavaScript code is injected into vulnerable applications. When a user visits the compromised site, this code executes within their browser, potentially leading to data theft or unauthorized access. To combat this, we propose machine learning-based methods that focus on identifying abnormal domain names in URLs. These names often contain non-alphanumeric characters and can be a red flag for malicious intent. Our approach utilizes various classification models, including K-Nearest Neighbors, Decision Trees, Support Vector Machines, and Gaussian Naive Bayes. These models are trained on a comprehensive dataset containing both benign and malicious scripts, allowing them to learn the distinctions between safe and harmful URLs. Ultimately, the most effective model will be chosen for deployment within a web application, ensuring reliable and efficient XSS attack detection. We will then evaluate the performance of each model in accurately classifying malicious URLs.
Mae Fah Luang University. Learning Resources and Educational Media Centre
Address: CHIANG RAI
Email: library@mfu.ac.th
Role: Advisor
Created: 2023
Modified: 2024-08-08
Issued: 2024-08-08
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber: e-thesis
eng
©copyrights Mae Fah Luang University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 138126.pdf 6.43 MB13 2026-05-26 18:16:01
ใช้เวลา
0.030839 วินาที

Korrawit Santithanmanan
Title Contributor Type
Machine learning based XSS attacks detection
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Korrawit Santithanmanan
Khwunta Kirimasthong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Khwunta Kirimasthong
Title Creator Type and Date Create
Detection of inappropriate websites using machine learning models
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Khwunta Kirimasthong
Kanokphon Kane
วิทยานิพนธ์/Thesis
Machine learning based XSS attacks detection
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Khwunta Kirimasthong
Korrawit Santithanmanan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Explainable artificial intelligence to improve and inform burn scar detection
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Khwunta Kirimasthong
Tonkla Maneerat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Indoor scene classification using machine learning on object-detection based features
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Khwunta Kirimasthong
Simon Yosboon
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,141
รวม 2,141 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 39,662 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 31 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 1 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 39,695 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60