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

Designing a vulnerability threat detection scanner with the use of machine learning models

Organization : Almaty University of Power Engineering and Telecommunications named after G. Daukeyev. Institute of Information and Computational Technologies
Email : uoa_olga@mail.ru

Organization : Al-Farabi Kazakh National University. Institute of Information and Computational Technologies
Email : vladislav.karyukin@gmail.com

Organization : Al-Farabi Kazakh National University. Institute of Information and Computational Technologies
Email : zhumabekova2702@gmail.com

Organization : Satbayev University. Institute of Information and Computational Technologies
Email : Enlik_89@mail.ru

Organization : Turan University. Institute of Information and Computational Technologies
Email : usatov.nikita2242@gmail.com
keyword: Threat intelligence
LCSH: Computer security
LCSH: Machine learning
LCSH: Intrusion detection systems (Computer security)
LCSH: Computer security
Abstract: Vulnerabilities are a serious threat to operational systems, networks, and applications. Identifying them in web services is crucial for organizations aiming to safeguard their intellectual property and data. This process involves automated scans to detect underlying software issues that could lead to data corruption, loss, or system compromise. Advanced technologies, including vulnerability scanners based on automated testing tools, are employed to detect attacks on web resources. This research focuses on developing an effective vulnerability scanner and analyzing its functionality to ensure information system security. Vulnerability scanners employ various threat detection approaches, including signature detection, behavioral analysis, heuristics, data flow analysis, and machine learning models. Experiments in this work are devoted to the detection of SQL injection threats. The steps, such as data preprocessing, cleaning, normalization, feature extraction, and classification with machine learning algorithms (Naïve Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and XGBoost), were implemented to train machine learning models. The trained models showed impressive classification scores of 0.95 and above for Accuracy, Precision, Recall, and F1-score metrics. These results prove the effectiveness of utilizing a machine-learning approach for SQL injection identification scanners
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2025-03-04
Issued: 2025-03-04
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology Thonburi. The 13th International Conference on Advances in Information Technology (IAIT 2023) (Article 16). Bangkok : King Mongkut's University of Technology Thonburi
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 IAIT 2023 Article 16.pdf 632.22 KB
ใช้เวลา
0.038358 วินาที

Ussatova, Olga
Title Contributor Type
Designing a vulnerability threat detection scanner with the use of machine learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ussatova, Olga;Karyukin, Vladislav;Zhumabekova, Aidana;Begimbayeva, Yenlik;Ussatov, Nikita

บทความ/Article
Karyukin, Vladislav
Title Contributor Type
Designing a vulnerability threat detection scanner with the use of machine learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ussatova, Olga;Karyukin, Vladislav;Zhumabekova, Aidana;Begimbayeva, Yenlik;Ussatov, Nikita

บทความ/Article
Zhumabekova, Aidana
Title Contributor Type
Designing a vulnerability threat detection scanner with the use of machine learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ussatova, Olga;Karyukin, Vladislav;Zhumabekova, Aidana;Begimbayeva, Yenlik;Ussatov, Nikita

บทความ/Article
Begimbayeva, Yenlik
Title Contributor Type
Designing a vulnerability threat detection scanner with the use of machine learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ussatova, Olga;Karyukin, Vladislav;Zhumabekova, Aidana;Begimbayeva, Yenlik;Ussatov, Nikita

บทความ/Article
Ussatov, Nikita
Title Contributor Type
Designing a vulnerability threat detection scanner with the use of machine learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ussatova, Olga;Karyukin, Vladislav;Zhumabekova, Aidana;Begimbayeva, Yenlik;Ussatov, Nikita

บทความ/Article
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 34
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,432
รวม 3,466 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 128,708 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 473 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 275 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 52 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 25 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 12 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 6 ครั้ง
รวม 129,551 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 : 216.73.216.202