ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ПЛАТФОРМ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ: ТЕХНОЛОГИЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АТАК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SQL- ИНЪЕКЦИЙ (700,00 руб.)

Первый автор	Арситмави
Авторы	Ахмед Т.Р., Авсиевич А.В.
Страниц	4

ID	939286
Аннотация	Платформы дополненной реальности ( AR) все чаще внедряются в образовательных и профессиональных контекстах. Однако использование таких систем подвергает образовательную учебную среду критическим уязвимостям, в частности атакам с внедрением SQL ( SQLi) , которые угрожают целостности данных и конфиденциальности пользователей. Традиционные меры безопасности часто не справляются с развивающимися шаблонами атак, оставляя конфиденциальные данные уязвимыми для эксплуатации и подрывая доверие к платформам. В связи с этим предлагается разработать инструмент на основе глубокого обучения для эффективной классификации атак SQLi в средах AR. Для идентификации вредоносных SQL- запросов в AR- платформах предложена модель одномерной сверточной нейронной сети ( 1D- CNN) . Модель обучалась и оценивалась на модифицированном наборе данных, содержащем как легитимные, так и вредоносные SQL- запросы. Внедрение инструмента детектирования SQLi представляет собой важный шаг в повышении безопасности AR за счет проактивного выявления сложных атак, защиты данных пользователей и обеспечения надежности платформ.

Арситмави, К.К. ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ПЛАТФОРМ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ: ТЕХНОЛОГИЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АТАК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SQL- ИНЪЕКЦИЙ / К.К. Арситмави, Т.Р. Ахмед, А.В. Авсиевич // Автоматизация в промышленности .— 2025 .— №4 .— С. 61-64 .— URL: https://rucont.ru/efd/939286 (дата обращения: 30.09.2025)