Аннотация:В работе исследуются методы автоматического анализа веб-приложений с целью обнаружения множества HTTP-запросов, являющихся точками взаимодействия клиента и сервера.
Приводится обзор существующих подходов к решению задач, возникающих в процессе автоматического обхода состояний веб-страницы. Предлагается использование методов машинного обучения для повышения эффективности обхода. Применяемый подход основан на анализе данных о структуре элементов веб-страницы и их взаимном расположении, а также сведений об истории обхода элементов, в процессе выбора стратегии обхода.
Приведены результаты тестирования реализации метода на реальных и прототипных веб- приложениях, подтверждающие его применимость.