NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT WEBSITE
Abstract
Các hình thức tấn công web ngày càng đa dạng và thâm hiểm, đòi hỏi các Website cần phải phát hiện sớm những tấn công đó nhằm tìm ra biện pháp khắc phục. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất các nghiên cứu tổng quan tình hình an ninh trên website, nghiên cứu một số các lỗ hổng bảo mật web, một số kiểu tấn công phổ biến và cách khắc phục những lỗi này. Dựa trên các nghiên cứu tổng quan, triển khai các phương pháp đảm bảo an ninh Web và áp dụng hàm băm, thuật toán đối sánh chuỗi, cùng với thuật toán cải tiến Rabin Fingerprint để xây dựng một hệ thống giám sát Website nhằm giám sát các thay đổi nội dung các trang web.
References
Jaime Carbonell, Jade Goldstein, The Use of MMR, Diversity-Based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries, In SIGIR-98, Melbourne, Australia, Aug. 1998.
John M Conroy, Judith D Schlesinger, Dianne P O’Leary, Mary Ellen Okurowski, Using HMM and Logis-tic Regression to Generate Extract Summaries for DUC, In DUC 01, Nat’l Inst. of Standards and Technology, 2001.
H. Edmundson, New methods in automatic abstracting, Journal of ACM, 16 (2), pp. 264-285, 1969.
Website: http://en.wikipedia.org/wiki/Multi-document_summarization.
K. Filippova, M. Mieskes, V. Nastase, S. Paolo Ponzetto, M. Strube, Cascaded Filtering for Topic-Driven Multi-Document Summarization, In EML Research gGmbH, 2007.
H. Luhn, The automatic creation of literature abstracts, IBM Journal of Research and Development, 2(2), pp.159-165, 1958.
Jade Goldstein, Vibhu Mittal, Jaime Carbonell, Mark Kantrowitz, 2000.
Multi-Document Summarization By Sentence Extraction, 2000.
Phan Xuan Hieu, Susumu Horiguchi, Nguyen Le Minh, Learning to Classify Short and Sparse Text & Web with Hidden Topics from Large-scale Data Collections, In The 17th International World Wide Web Conference, 2008.
Inderjeet Mani and Mark T. Maybury (eds), Advances in Automatic Text Summarization, MIT Press, 1999, ISBN 0-262-13359-8.
B. Hachey, G. Murray, D. Reitter, Query-Oriented Multi-Document Summarization With a Very Large Latent Semantic Space, In The Embra System at DUC, 2005.
