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基于N-Gram的SQL注入檢測研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-11 20:51
  SQL注入攻擊是Web面臨的主要安全威脅,文中針對SQL注入難以檢測的問題,提出基于N-Gram的SQL注入檢測方法。該方法基于N-Gram將SQL語句轉(zhuǎn)換成固定維數(shù)的特征向量,并采用改變不同特征子序列權(quán)重的方法改進(jìn)距離,將改進(jìn)距離和卡方距離通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的模糊距離作為向量間的距離標(biāo)準(zhǔn)。首先計(jì)算安全SQL語句的平均特征向量,然后計(jì)算各SQL語句與平均特征向量的距離以確定距離的閾值,接著將據(jù)待測SQL語句與平均特征向量的距離與閾值進(jìn)行對比,以判斷待測SQL語句的安全性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與直接使用單詞構(gòu)成的特征向量相比,所提方法能有效提高檢測率、降低誤報(bào)率。 

【文章來源】:計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019年07期 第108-113頁 北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于N-Gram的SQL注入檢測研究


圖13-gram切分示意圖Fig.13-gramsegmentationdiagram

結(jié)構(gòu)圖,結(jié)構(gòu)圖,信息增益,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


列占更大的權(quán)重。信息增益權(quán)重表示為:d(x,y)=∑4j=1(∑xi,yi∈j-gramIG(xi)·|xi-yi|yi)槡2(10)其中,IG(xi)為xi對應(yīng)特征子序列的信息增益。3.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart等科學(xué)家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[19],是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖23層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2Diagramofthree-layerBPneuralnetworkstructure011計(jì)算機(jī)科學(xué)2019年

序列,單詞,檢測效果,特征向量


am和2-gram好,并且4-gram依然比5-gram的檢測效果好。另外,隨著N-Gram窗口的增大,提取的特征子序列種類數(shù)逐漸增加,運(yùn)算所需的時(shí)間和空間也隨之增加,因此,本文中的特征向量由1-gram特征子序列、2-gram特征子序列、3-gram特征子序列、4-gram特征子序列構(gòu)成。1)使用N-Gram特征子序列并以單詞為特征子序列,根據(jù)卡方距離進(jìn)行SQL安全性檢測,結(jié)果如圖3所示。圖3N-Gram和單詞特征向量的檢測效果對比Fig.3ComparisonofdetectioneffectforN-Gramandwordfeaturevector第7期萬卓昊,等:基于N-Gram的SQL注入檢測研究111

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于SVM的Web攻擊檢測技術(shù)[J]. 吳少華,程書寶,胡勇.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(S1)
[4]基于分類的SQL注入攻擊雙層防御模型研究[J]. 田玉杰,趙澤茂,王麗君,連科.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2015(06)
[5]一種新的SQL注入防護(hù)方法的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 石聰聰,張濤,余勇,林為民.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2012(S1)
[6]一種新的反SQL注入策略的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 周敬利,王曉鋒,余勝生,夏洪濤.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2006(11)



本文編號:2911202

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