détecteur-xss-profond-concaténation
Ce projet est une implémentation officielle de l'approche de concaténation pour la détection de vulnérabilités XSS statiques dans du code. Il représente le code source sur la base de la tokenisation de son contenu et est décrit dans le document de recherche suivant : Héloïse Maurel, Santiago Vidal et Tamara Rezk, 'code2vec: Apprentissage de représentations distribuées de code', POPL'2019.
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
- Utilisation de techniques d'apprentissage profond pour l'analyse de code : rechercher des initiatives proches
- Détection de vulnérabilités XSS statiques dans du code PHP et Node.js : rechercher des initiatives proches
- Génération de représentations distribuées de code source : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnels
Organisation
- Institut national de recherche en informatique et en automatique (organisation rattachée)
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- TensorFlow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Requests : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Gensim : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- scikit-learn : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Keras : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pillow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le dimanche 17 mars 2024 à 23:24:12