ПРИЛОЖЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ УЯЗВИМОСТЕЙ CSRF В ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯХ

Чавес Кирос Габриэла Гуадалупе

В этой обзорной статье рассказывается о применении методов ML (Машинное обучение) в разработке программного обеспечения для предотвращения уязвимостей SSRF в веб-приложениях. Уязвимости SSRF (Подделка запроса на стороне сервера) представляют серьезную угрозу безопасности, позволяя злоумышленникам манипулировать запросами с сервера. В статье рассматривается, как машинное обучение стало важным инструментом раннего выявления и устранения этих уязвимостей. Описаны примеры алгоритмов машинного обучения, используемых в этом контексте, и способы их интеграции в цикл разработки программного обеспечения. Кроме того, обсуждаются технические проблемы, этические соображения и предлагается призыв к действию для сообщества разработчиков программного обеспечения для активного устранения этих критических уязвимостей.

Ключевые слова:Машинное обучение, Разработка программного обеспечения, SSRF, Безопасность Веб-приложений, Обнаружение уязвимостей.