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Enregistrement W2111472349 · doi:10.1109/icstw.2010.46

Some Modeling Challenges When Testing Rich Internet Applications for Security

2010· article· en· W2111472349 sur OpenAlexafffund
Kamara Benjamin, Gregor von Bochmann, Guy-Vincent Jourdan, Iosif-Viorel Onut

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Application Security Vulnerabilities
Établissements canadiensIBM (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesCenter for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-ChampaignNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Business Machines Corporation
Mots-clésComputer scienceAjaxWeb application securityRich Internet applicationServerThe InternetWeb applicationWorld Wide WebComputer securityWeb development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web-based applications are becoming more ubiquitous day by day, and among these applications, a new trend is emerging: rich Internet applications (RIAs), using technologies such as Ajax, Flex, or Silverlight, break away from the traditional approach of Web applications having server-side computation and synchronous communications between the web client and servers. RIAs introduce new challenges, new security vulnerabilities, and their behavior makes it difficult or impossible to test with current web-application security scanners. A new model is required to enable automated scanning of RIAs for security. In this paper, we evaluate the shortcomings of current approaches, we elaborate a framework that would permit automated scanning of RIAs, and we provide some directions to address the open problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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