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https://hdl.handle.net/20.500.12008/29283
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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, Álvaro | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-01T12:34:27Z | - |
dc.date.available | 2021-09-01T12:34:27Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | Betarte, G., Giménez, E., Martínez, R. y otros. Machine learning-assisted virtual patching of web applications [Preprint]. Publicado en: Computing Research Repository (CoRR), ArXiv, abs/1803.05529, mar. 2018. | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/29283 | - |
dc.description | Computing Research Repository (CoRR), ArXiv, abs/1803.05529, mar. 2018. | 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 Firewall (WAF), a technology that is used to detect and prevent attacks. We propose a combined approach of 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. The proposed solution, combining both approaches, allow us to deploy a WAF when no training data for the application is available (using one-class classification), and an improved one using n-grams when training data is available. | es |
dc.format.extent | 14 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | en | 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-grams | es |
dc.title | Machine learning-assisted virtual patching of web applications | 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 Álvaro, 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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