基于信息携带的SQL注入攻击检测方法

摘要：

目前,基于传统机器学习的SQL注入攻击检测的准确度仍有待提高,产生这一问题的主要原因是:在提取特征向量时,若选择的特征向量过多,则会导致模型过拟合,并影响算法的效率;若选择的特征向量过少,则会产生大量的误报数和漏报数.针对这一问题,文中提出了一种基于信息携带的SQL注入攻击检测方法SQLIA-IC.SQLIA-IC在机器学习的检测基础上加入了标记器和内容匹配模块,标记器用于检测样本中的敏感信息,内容匹配模块用于对样本进行特征项匹配,以达到二次判断的目的.为了提高SQL注入攻击检测的效率,利用信息值简化机器学习和标记器的检测结果,在内容匹配模块中根据样本携带的信息值进行动态匹配.仿真实验结果表明,相比传统的机器学习方法,所提方法的准确率平均高出2.62％,精确率平均高出4.35％,召回率平均高出0.96％,而时间损耗仅增加了5 ms左右,便能够快速、有效地检测出SQL注入攻击.

关键词：机器学习;特征项匹配;信息携带;SQL注入攻击;入侵检测

所属期刊栏目：48

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：70-76