Sociala nätverkstjänster (SNS) som Twitter, MySpace och Facebook har blivit allt viktigare med sina miljarder användare. Ändå, tillsammans med denna ökning är en ökning av säkerhetshot såsom crosssite scripting (XSS) hot. Nyligen har några metoder föreslagits för att upptäcka en XSS attack på SNS. På grund av vissa nya funktioner på SNS:s webbsidor som JavaScript och AJAX är de befintliga strategierna dock inte effektiva när det gäller att bekämpa XSS-angrepp på SNS. I detta dokument föreslår vi ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för att upptäcka XSS-angrepp på SNS. I vårt tillvägagångssätt utförs upptäckten av XSS attack baserat på tre funktioner: URL:er, webbsida, och SNS:er. Ett dataset förbereds genom att samla in 1000 SNS-webbsidor och extrahera funktionerna från dessa webbsidor. Tio olika maskininlärningsklassificeringar används på en förberedd datauppsättning för att klassificera webbsidor i två kategorier: XSS eller icke-XSS. För att validera effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet utvärderade och jämförde vi det med andra befintliga tillvägagångssätt. Utvärderingsresultaten visar att vår strategi uppnår bättre resultat i SNS-miljön, vilket visar den högsta noggrannheten på 0,972 och lägsta falska positiva frekvens på 0,87.
På samma sätt föreslås i REF att XSS-attack som bygger på maskininlärning ska upptäckas.
XSSClassifier: An Efficient XSS Attack Detection Approach Based on Machine Learning Classifier on SNSs
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}