Methodology for Learning SQL Injections Based on a Created Software Application for Blended Learning in the Discipline of «Databases»

Simple item page
dc.contributor.authorPakhomova, Victoria M.en
dc.contributor.authorVichev, Daniylen
dc.date.accessioned2026-02-03T11:11:39Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionV. Pakhomova: ORCID 0000-0002-0022-099X; D. Vichev: ORCID 0009-0004-9204-7857en
dc.description.abstractENG: In blended learning for applicants for the bachelor's degree in the specialty «Cybersecurity and Information Protection» in the discipline «Databases», the «Blend_DB_SQLi» methodology is proposed, which involves: studying SQL injections; classifying SQL injections; the impact of SQL injections; methods for detecting and preventing SQL injections; reviewing control examples and performing an individual task according to the given option based on the use of the «SQL_Testing» software application created in Python: 1) INJECTION (SQL injection vulnerability, which allows obtaining hidden data); 2) AUTH (SQL injection vulnerability, which allows bypassing the system login); 3) LEAK (SQL injection vulnerability, which allows unauthorized data leakage); 4) EXAM (performing the task without using comments); preparing the applicant according to the list of questions; passing the test by the applicant.en
dc.description.abstractUKR: При змішаному навчанні для здобувачів ступеня «бакалавр» спеціальності «Кібербезпека та захист інформації» з дисципліни «Бази даних» запропоновано методику «Blend_DB_SQLi», що передбачає: вивчення SQL-ін’єкцій; класифікацію SQL-ін’єкцій; вплив SQL-ін’єкцій; методи виявлення та запобігання SQL-ін’єкцій; розгляд контрольних прикладів та виконання індивідуального завдання за виданим варіантом на основі використання створеного мовою Python програмного застосунку «SQL_Testing»: 1)INJECTION (вразливість SQL-ін'єкції, що дозволяє отримувати приховані дані); 2) AUTH (вразливість SQL-ін'єкції, що дозволяє обійти вхід до системи); 3) LEAK (вразливість SQL-ін'єкції, що дозволяє несанкціонований витік даних); 4) EXAM (виконання завдання без використання коментарів); підготовка здобувача відповідно до переліку запитань; проходження здобувачем тестування.uk_UA
dc.identifier.citationPakhomova V., Vichev D. Methodology for Learning SQL Injections Based on a Created Software Application for Blended Learning in the Discipline of «Databases». Promising areas of theoretical and applied research‘2025 : Conference proceedings, November 21, 2025. Washington, USA. No. 34. Р. 46-53. DOI: 10.30888/2709-2267.2025-34-00-028.en
dc.identifier.doi10.30888/2709-2267.2025-34-00-028
dc.identifier.isbn979-8-2437999-3-5
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21570
dc.identifier.urihttps://www.proconference.org/index.php/usc/issue/view/usc34-00
dc.language.isoen
dc.publisherProConferencein conjunction with KindleDPSeattle, Washington, USAen
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0 International Licenseen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectSQL-injectionen
dc.subjectclassicen
dc.subjectblinden
dc.subjectUNION-injectionen
dc.subjectobtaining hidden dataen
dc.subjectdata validationen
dc.subjectquery parameterizationen
dc.subjectprivilege restrictionen
dc.subjectORM –frameworken
dc.subjectSQL-ін’єкціяuk_UA
dc.subjectкласичнаuk_UA
dc.subjectсліпаuk_UA
dc.subjectUNION-ін’єкціяuk_UA
dc.subjectотримання прихованих данихuk_UA
dc.subjectвалідація данихuk_UA
dc.subjectпараметризація запитівuk_UA
dc.subjectобмеження привілеївuk_UA
dc.subjectORM-фреймворкuk_UA
dc.subjectКЕОМuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGYen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleMethodology for Learning SQL Injections Based on a Created Software Application for Blended Learning in the Discipline of «Databases»en
dc.title.alternativeМетодика вивчення SQL–ін’єкцій для змішаного навчання з дисципліни «Бази даних»uk_UA
dc.typeBook chapteren

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Pakhomova.pdf
Size:
572.48 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Статті КЕОМ