Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/45335
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Горбатов, В. С. | ru |
dc.contributor.author | Мещеряков, А. А. | ru |
dc.date.accessioned | 2017-12-19T02:42:46Z | - |
dc.date.available | 2017-12-19T02:42:46Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.citation | Мещеряков А. А. Применение технологий символьно-конкретного тестирования и машинного обучения для автоматизации обнаружения уязвимостей программного обеспечения / А. А. Мещеряков ; науч. рук. В. С. Горбатов // Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2017 г. : в 7 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2017. — Т. 7 : IT-технологии и электроника. — [С. 78-80]. | ru |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/45335 | - |
dc.description.abstract | Security testing is important stage of software development life cycle. However, security testing requires considerable time from highly skilled security experts. The aim of the article is to describe techniques for reducing the number of false positives and false negatives in the automation vulnerability disclosure process. This paper is about an approach for software vulnerabilities discovery using concolic testing and machine learning techniques. Machine learning techniques are used to reduce the number of execution paths during concolic testing. This approach can be used to automate security testing. In this paper, security test cases and traces of previous version of software and similar software are used for training dataset for our models. This scheme of automation vulnerability disclosure will be used to build automation security testing system of software. | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.publisher | Изд-во ТПУ | ru |
dc.relation.ispartof | Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2017 г. Т. 7 : IT-технологии и электроника. — Томск, 2017. | ru |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
dc.subject | электронные ресурсы | ru |
dc.subject | программное обеспечение | ru |
dc.subject | финансовые системы | ru |
dc.subject | банковское обслуживание | ru |
dc.subject | безопасность | ru |
dc.subject | системы автоматизации | ru |
dc.title | Применение технологий символьно-конкретного тестирования и машинного обучения для автоматизации обнаружения уязвимостей программного обеспечения | ru |
dc.title.alternative | Automation vulnerability disclosure using concolic testing and machine learning | en |
dc.type | Conference Paper | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferencePaper | en |
dcterms.audience | Researches | en |
local.description.firstpage | 78 | - |
local.description.lastpage | 80 | - |
local.filepath | conference_tpu-2017-C21_V7_p78-80.pdf | - |
local.identifier.bibrec | RU\TPU\conf\24946 | - |
local.localtype | Доклад | ru |
local.volume | 7 | - |
local.conference.name | Перспективы развития фундаментальных наук | - |
local.conference.date | 2017 | - |
Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
conference_tpu-2017-C21_V7_p78-80.pdf | 307,67 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.