@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224733,
 author = {伊藤, 慶成 and 荒木, 真之介 and 神山, 拓也 and 三上, 智徳 and 篠塚, 晴 and 大坪, 啓乃典 and 宇田, 隆哉},
 issue = {57},
 month = {Feb},
 note = {XSS は攻撃者が挿入した JavaScript を Web アプリケーションが正常なコードであると誤認することで起こる．JavaScript を XSS か否かを判定する研究があるが，前処理の多くでコード内の特殊文字を一括して空白に置き換えている．特殊文字はプログラムとしての意味を持つため，この情報が失われることで，機械学習の分類精度が下がる可能性がある．そこで，本研究では，特殊文字を意味のある英単語に置き換えて機械学習を行い，XSS 攻撃コードの検出精度に及ぼす影響を調べた．実験の結果，特殊文字を英単語に置き換えた場合に，XSS 攻撃コードの検出精度がわずかに向上したが，どちらも Accuracy が 0.5 程度であり，有意な差は認められなかった．データ数を増やすことや，モデルの構造をより複雑なものに変更することでこの精度を改善できると考える．},
 title = {特殊文字を考慮したLSTMによるXSS攻撃の検出},
 year = {2023}
}