Метод виявлення вразливостей для SQL-ін’єкцій у веб-застосунках з використанням штучного інтелекту

Подус О. С. Метод виявлення вразливостей для SQL-ін’єкцій у веб-застосунках з використанням штучного інтелекту : пояснювальна записка кваліфікаційної роботи : 125 Кібербезпека та захист інформації / наук. кер. Л. Мирутенко. Київ, 2025. 93 с.

Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи «Метод виявлення вразливостей для SQL-ін'єкцій у веб-застосунках з використанням штучного інтелекту»: 82 сторінки, 27 рисунків, 3 таблиці, 48 літературних джерел.
Мета роботи – розробка та аналіз методу виявлення SQL-ін'єкцій на основі моделей великих мов у веб-додатках.
Об’єкт дослідження – процес виявлення SQL-ін'єкцій у веб-додатках.
Предмет дослідження – методи використання LLM для аналізу та виявлення SQL-ін'єкцій, ефективність та точність таких методів.
Наукова новизна: запропоновано метод виявлення SQL-ін'єкцій на основі LLM у веб-додатках, що дозволяє підвищити точність та ефективність аналізу порівняно з традиційними методами.
У роботі розглянуто основні типи SQL-ін'єкцій, методи захисту та існуючі інструменти виявлення. Проаналізовано можливості використання LLM для виявлення та запобігання SQL-ін'єкціям. Розроблено веб-додаток, що реалізує запропонований метод, та проведено експериментальні дослідження на реальних кейсах SQL-ін'єкцій.
Актуальність роботи: SQL-ін'єкції є одними з найпоширеніших та найнебезпечніших кібератак. Використання штучного інтелекту, зокрема LLM, дозволяє підвищити ефективність виявлення та запобігання таким атакам.