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https://hdl.handle.net/20.500.12008/29280
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Betarte, Gustavo | - |
dc.contributor.author | Giménez, Eduardo | - |
dc.contributor.author | Martínez, Rodrigo | - |
dc.contributor.author | Pardo, Alvaro | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-01T12:33:31Z | - |
dc.date.available | 2021-09-01T12:33:31Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | Betarte, G., Giménez, E., Martínez, R. y otros. Improving web application firewalls through anomaly detection [Preprint]. Publicado en : 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2018, pp. 779-784, doi: 10.1109/ICMLA.2018.00124. | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/29280 | - |
dc.description | 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2018, pp. 779-784. | es |
dc.description.abstract | Web applications are permanently being exposed to attacks that exploit their vulnerabilities. In this work we investigate the application of machine learning techniques to leverage Web Application Firewalls (WAF)s, a technology that is used to detect and prevent attacks. We put forward an approach of complementary machine learning models, based on one-class classification and n-gram analysis, to enhance the detection and accuracy capabilities of MODSECURITY, an open source and widely used WAF. The results are promising and outperform MODSECURITY when configured with the OWASP Core Rule Set, the baseline configuration setting of a widely deployed, rule-based WAF technology. | es |
dc.format.extent | 6 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | en | es |
dc.publisher | IEEE | es |
dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
dc.subject | Web Application Firewalls | es |
dc.subject | Machine Learning | es |
dc.subject | Anomaly Detection | es |
dc.subject | One-class Classification | es |
dc.subject | N-gram Analysis | es |
dc.title | Improving web application firewalls through anomaly detection | es |
dc.type | Preprint | es |
dc.contributor.filiacion | Betarte Gustavo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | Giménez Eduardo, Tilsor SA, Uruguay | - |
dc.contributor.filiacion | Martínez Rodrigo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | Pardo Alvaro, Universidad Católica del Uruguay. Departamento de Ingeniería Eléctrica, Facultad de Ingeniería y Tecnologías. | - |
dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
Aparece en las colecciones: | Reportes Técnicos - Instituto de Computación |
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