Sicherung des Webs: Maschinelles Lernen zur Erkennung von CSRF-Schwachstellen
Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens für präzise Erkennung und Prävention
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Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" ist ein Buch, das sich auf die Erkennung und Verhinderung von Cross-Site Request Forgery (CSRF) Schwachstellen in Webanwendungen konzentriert. Das Buch stellt einen präzisen und praktischen Ansatz zur Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens vor, um diese Web-Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und zu entschärfen. Es bietet Einblicke in die mit CSRF-Angriffen verbundenen Risiken, erklärt die Grundlagen des maschinellen Lernens und zeigt, wie maschinelle Lernalgorithmen trainiert werden k...
Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" ist ein Buch, das sich auf die Erkennung und Verhinderung von Cross-Site Request Forgery (CSRF) Schwachstellen in Webanwendungen konzentriert. Das Buch stellt einen präzisen und praktischen Ansatz zur Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens vor, um diese Web-Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und zu entschärfen. Es bietet Einblicke in die mit CSRF-Angriffen verbundenen Risiken, erklärt die Grundlagen des maschinellen Lernens und zeigt, wie maschinelle Lernalgorithmen trainiert werden können, um CSRF-Schwachstellen in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Webentwickler, Sicherheitsexperten und Forscher, die daran interessiert sind, Webanwendungen mithilfe fortschrittlicher maschineller Lerntechniken gegen CSRF-Angriffe zu schützen.
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