Logo do repositório
 
Publicação

Abordagem baseada em Algoritmos Genéticos para deteção de vulnerabilidades de SQL Injection em Aplicações Web PHP

2021-11Artigo científico Acesso restrito
Ver registo simples
datacite.subject.fosCiências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
datacite.subject.sdg08:Trabalho Digno e Crescimento Económico
datacite.subject.sdg09:Indústria, Inovação e Infraestruturas
datacite.subject.sdg10:Reduzir as Desigualdades
dc.contributor.authorBaptista, Kevin
dc.contributor.authorBernardino, Anabela Moreira
dc.contributor.authorBernardino, Eugénia Moreira
dc.date.accessioned2026-04-17T16:03:20Z
dc.date.available2026-04-17T16:03:20Z
dc.date.issued2021-11
dc.descriptionBaptista, Kevin - Scopus ID: 57441305500
dc.description.abstractHoje em dia, existe uma maior preocupação com a segurança no desenvolvimento de aplicações web. No entanto, ainda existem muitos ataques a este tipo de aplicações, perpetuados por hackers que se aproveitam das vulnerabilidades destas aplicações. Estas vulnerabilidades podem estar associadas a inúmeros fatores, desde configurações incorretas, falhas nas políticas de segurança, sistemas ou componentes desatualizados ou problemas diretamente associados ao código desenvolvido. Os ataques a aplicações web tem como resultado perda de informação privilegiada. Para mitigar este problema, existem varias ferramentas automatizadas que permitem auxiliar profissionais da área a identificar estas vulnerabilidades. No entanto, manter estas ferramentas atualizadas com a evolução tecnológica tem-se demonstrado um desafio. Neste artigo, propomos uma abordagem para detetar vulnerabilidades de SQL Injection no código-fonte de varias aplicações web PHP, usando Algoritmos Genéticos (AG). Os resultados obtidos mostram a eficiência do AG em relação a outras ferramentas existentes.por
dc.description.abstractNowadays, there is a greater concern about security in web applications development. However, there are still many attacks on this type of applications, perpetuated by hackers who take advantage of the vulnerabilities of these applications. These vulnerabilities can be associated with numerous factors, from misconfigurations, flaws in security policies, outdated systems or components, or problems directly associated with the code. Attacks on web applications result in the loss of privileged information. To mitigate this problem, there are several automated tools that help professionals in the field to identify these vulnerabilities. However, keeping these tools up to date with technological developments has proven to be a challenge. In this paper, we propose an approach to detect SQL injection vulnerabilities in the source code of several PHP web applications, using Genetic Algorithms (GA). Experimental results verify the effectiveness of the GA algorithm.eng
dc.description.sponsorshipEste trabalho foi financiado por fundos nacionais através da FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P., no âmbito do projeto UIDB/04524/2020.
dc.identifier.citationBaptista, K., Bernardino, A. M., & Bernardino, E. M. (2021). Abordagem baseada em algoritmos genéticos para deteção de vulnerabilidades de SQL injection em aplicações web PHP. [Approach based on Genetic Algorithms for detecting SQL Injection vulnerabilities in PHP Web Applications] Revista Ibérica De Sistemas e Tecnologias De Informação, 426-439. Retrieved from https://www.proquest.com/scholarly-journals/abordagem-baseada-em-algoritmos-genéticos-para/docview/2647406699/se-2.
dc.identifier.issn1646-9895
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.8/16146
dc.language.isopor
dc.peerreviewedyes
dc.publisherAssociacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
dc.relationResearch Center in Informatics and Communications
dc.relation.hasversionhttps://www.proquest.com/docview/2647406699?pq-origsite=gscholar&fromopenview=true&sourcetype=Scholarly%20Journals
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAlgoritmos Genéticos
dc.subjectSQL Injection
dc.subjectVulnerabilidades na Web
dc.subjectGenetic Algorithms
dc.subjectWeb Vulnerabilities
dc.titleAbordagem baseada em Algoritmos Genéticos para deteção de vulnerabilidades de SQL Injection em Aplicações Web PHPpor
dc.title.alternativeApproach based on Genetic Algorithms for detecting SQL Injection vulnerabilities in PHP Web Applicationseng
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.awardNumberUIDB/04524/2020
oaire.awardTitleResearch Center in Informatics and Communications
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDB%2F04524%2F2020/PT
oaire.citation.endPage439
oaire.citation.startPage426
oaire.citation.titleRISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
oaire.fundingStream6817 - DCRRNI ID
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
person.familyNameMoreira Bernardino
person.familyNameBernardino
person.givenNameAnabela
person.givenNameEugénia
person.identifier.ciencia-id081E-F3B8-316A
person.identifier.ciencia-id9616-F1BC-D8BD
person.identifier.orcid0000-0002-6561-5730
person.identifier.orcid0000-0001-5301-5853
person.identifier.scopus-author-id24402754700
project.funder.identifierhttp://doi.org/10.13039/501100001871
project.funder.nameFundação para a Ciência e a Tecnologia
relation.isAuthorOfPublication375ebe15-f84c-46a4-a3d9-6e4935a92187
relation.isAuthorOfPublication893cf15c-eff8-4e43-949c-c1de6eb87599
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery375ebe15-f84c-46a4-a3d9-6e4935a92187
relation.isProjectOfPublication67435020-fe0d-4b46-be85-59ee3c6138c7
relation.isProjectOfPublication.latestForDiscovery67435020-fe0d-4b46-be85-59ee3c6138c7

Ficheiros

Principais
A mostrar 1 - 1 de 1
Miniatura indisponível
Nome:
Abordagem baseada em Algoritmos Genéticos para deteção de vulnerabilidades de SQL Injection em Aplicações Web PHP.pdf
Tamanho:
658.83 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Hoje em dia, existe uma maior preocupação com a segurança no desenvolvimento de aplicações web. No entanto, ainda existem muitos ataques a este tipo de aplicações, perpetuados por hackers que se aproveitam das vulnerabilidades destas aplicações. Estas vulnerabilidades podem estar associadas a inúmeros fatores, desde configurações incorretas, falhas nas políticas de segurança, sistemas ou componentes desatualizados ou problemas diretamente associados ao código desenvolvido. Os ataques a aplicações web tem como resultado perda de informação privilegiada. Para mitigar este problema, existem varias ferramentas automatizadas que permitem auxiliar profissionais da área a identificar estas vulnerabilidades. No entanto, manter estas ferramentas atualizadas com a evolução tecnológica tem-se demonstrado um desafio. Neste artigo, propomos uma abordagem para detetar vulnerabilidades de SQL Injection no código-fonte de varias aplicações web PHP, usando Algoritmos Genéticos (AG). Os resultados obtidos mostram a eficiência do AG em relação a outras ferramentas existentes.
Ver/Abrir
Licença
A mostrar 1 - 1 de 1
Miniatura indisponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.32 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Ver/Abrir

Coleções

CIIC - Artigos em Revistas com Peer Review
ESTG - Artigos em revistas internacionais