मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग हमले की भविष्यवाणी

डायनामिक वेब पेजों का व्यापक रूप से बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने और अधिक वेब उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने के लिए वेब अनुप्रयोगों द्वारा उपयोग किया जाता है। वेब अनुप्रयोग क्लाइंट साइड और सर्वर साइड स्क्रिप्ट का उपयोग करके वेब पृष्ठों को डायनामिक व्यवहार प्रदान करते हैं। क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग (XSS) हमला उन विश्वसनीय वेब पृष्ठों में अनुचित स्क्रिप्ट और लिंक का उपयोग करके पीड़ितों से संवेदनशील डेटा चुराने के लिए किया जाता है। इस पेपर में, हम क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग हमले की भविष्यवाणी के लिए तीन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (निवे बायेस, सपोर्ट वेक्टर मशीन और J48 निर्णय वृक्ष) का उपयोग करके प्राप्त प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करते हैं। यह सामान्य और दुर्भावनापूर्ण URL और जावास्क्रिप्ट के आधार पर विशेषताओं का उपयोग करके किया जाता है। J48 ने URL और जावास्क्रिप्ट कोड से निकाली गई विशेषताओं के आधार पर नव वायस और सपोर्ट वेक्टर मशीन की तुलना में बेहतर परिणाम दिए। सभी एल्गोरिदम ने पृथक विशेषताओं के साथ अपेक्षाकृत बेहतर परिणाम दिए, लेकिन प्रदर्शन में ध्यान देने योग्य अंतर केवल SVM के मामले में देखा गया।