SQL Injection Attack (SQLIA) è uno degli attacchi più gravi che possono essere usati contro le applicazioni guidate da database web. Gli aggressori usano SQLIA per ottenere un accesso non autorizzato ed eseguire modifiche non autorizzate ai dati come risultato di una convalida impropria dell'input da parte dello sviluppatore dell'applicazione web. Vari studi hanno dimostrato che una media del 64% delle applicazioni web di tutto il mondo sono vulnerabili agli attacchi SQLIA a causa della loro vulnerabilità. Per mitigare il devastante problema di SQLIA, questa ricerca ha proposto uno scanner automatico di vulnerabilità di SQL injection dinamica (SQLIVS) che automatizza la valutazione della vulnerabilità SQLI che risulta in SQLIA. Uno studio recente mostra che c'è bisogno di migliorare l'efficacia degli SQLIVS esistenti per ridurre il costo dell'ispezione manuale delle vulnerabilità e il rischio di essere attaccati come risultato di falsi negativi e falsi positivi riportati dallo scanner SQLIV. La ricerca si concentra sul miglioramento dell'efficacia di SQLIVS proponendo un approccio orientato agli oggetti nello sviluppo di SQLIVS al fine di aiutare il controllo dei risultati falsi positivi e falsi negativi, nonché di fornire lo spazio per migliorare lo scanner proposto dai potenziali ricercatori.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
EUR 45,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.
Destinazione, tempi e costiEUR 23,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.
Destinazione, tempi e costiDa: medimops, Berlin, Germania
Condizione: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages. Codice articolo M06204037404-V
Quantità: 1 disponibili
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -SQL Injection Attack (SQLIA) è uno degli attacchi più gravi che possono essere usati contro le applicazioni guidate da database web. Gli aggressori usano SQLIA per ottenere un accesso non autorizzato ed eseguire modifiche non autorizzate ai dati come risultato di una convalida impropria dell'input da parte dello sviluppatore dell'applicazione web. Vari studi hanno dimostrato che una media del 64% delle applicazioni web di tutto il mondo sono vulnerabili agli attacchi SQLIA a causa della loro vulnerabilità. Per mitigare il devastante problema di SQLIA, questa ricerca ha proposto uno scanner automatico di vulnerabilità di SQL injection dinamica (SQLIVS) che automatizza la valutazione della vulnerabilità SQLI che risulta in SQLIA. Uno studio recente mostra che c'è bisogno di migliorare l'efficacia degli SQLIVS esistenti per ridurre il costo dell'ispezione manuale delle vulnerabilità e il rischio di essere attaccati come risultato di falsi negativi e falsi positivi riportati dallo scanner SQLIV. La ricerca si concentra sul miglioramento dell'efficacia di SQLIVS proponendo un approccio orientato agli oggetti nello sviluppo di SQLIVS al fine di aiutare il controllo dei risultati falsi positivi e falsi negativi, nonché di fornire lo spazio per migliorare lo scanner proposto dai potenziali ricercatori. 136 pp. Italienisch. Codice articolo 9786204037400
Quantità: 2 disponibili
Da: moluna, Greven, Germania
Condizione: New. Codice articolo 505011521
Quantità: Più di 20 disponibili
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -SQL Injection Attack (SQLIA) è uno degli attacchi più gravi che possono essere usati contro le applicazioni guidate da database web. Gli aggressori usano SQLIA per ottenere un accesso non autorizzato ed eseguire modifiche non autorizzate ai dati come risultato di una convalida impropria dell'input da parte dello sviluppatore dell'applicazione web. Vari studi hanno dimostrato che una media del 64% delle applicazioni web di tutto il mondo sono vulnerabili agli attacchi SQLIA a causa della loro vulnerabilità. Per mitigare il devastante problema di SQLIA, questa ricerca ha proposto uno scanner automatico di vulnerabilità di SQL injection dinamica (SQLIVS) che automatizza la valutazione della vulnerabilità SQLI che risulta in SQLIA. Uno studio recente mostra che c'è bisogno di migliorare l'efficacia degli SQLIVS esistenti per ridurre il costo dell'ispezione manuale delle vulnerabilità e il rischio di essere attaccati come risultato di falsi negativi e falsi positivi riportati dallo scanner SQLIV. La ricerca si concentra sul miglioramento dell'efficacia di SQLIVS proponendo un approccio orientato agli oggetti nello sviluppo di SQLIVS al fine di aiutare il controllo dei risultati falsi positivi e falsi negativi, nonché di fornire lo spazio per migliorare lo scanner proposto dai potenziali ricercatori.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 136 pp. Italienisch. Codice articolo 9786204037400
Quantità: 2 disponibili
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - SQL Injection Attack (SQLIA) è uno degli attacchi più gravi che possono essere usati contro le applicazioni guidate da database web. Gli aggressori usano SQLIA per ottenere un accesso non autorizzato ed eseguire modifiche non autorizzate ai dati come risultato di una convalida impropria dell'input da parte dello sviluppatore dell'applicazione web. Vari studi hanno dimostrato che una media del 64% delle applicazioni web di tutto il mondo sono vulnerabili agli attacchi SQLIA a causa della loro vulnerabilità. Per mitigare il devastante problema di SQLIA, questa ricerca ha proposto uno scanner automatico di vulnerabilità di SQL injection dinamica (SQLIVS) che automatizza la valutazione della vulnerabilità SQLI che risulta in SQLIA. Uno studio recente mostra che c'è bisogno di migliorare l'efficacia degli SQLIVS esistenti per ridurre il costo dell'ispezione manuale delle vulnerabilità e il rischio di essere attaccati come risultato di falsi negativi e falsi positivi riportati dallo scanner SQLIV. La ricerca si concentra sul miglioramento dell'efficacia di SQLIVS proponendo un approccio orientato agli oggetti nello sviluppo di SQLIVS al fine di aiutare il controllo dei risultati falsi positivi e falsi negativi, nonché di fornire lo spazio per migliorare lo scanner proposto dai potenziali ricercatori. Codice articolo 9786204037400
Quantità: 1 disponibili