We propose a methodology to leverage machine learning (ML) for the detection of web application vulnerabilities. We use it in the design of Mitch, the first ML solution for the black-box detection of cross-site request forgery vulnerabilities. Finally, we show the effectiveness of Mitch on real software.
Autori: | ||
Data di pubblicazione: | 2020 | |
Titolo: | Machine Learning for Web Vulnerability Detection: The Case of Cross-Site Request Forgery | |
Rivista: | IEEE SECURITY & PRIVACY | |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1109/MSEC.2019.2961649 | |
Volume: | 18 | |
Appare nelle tipologie: | 2.1 Articolo su rivista |
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