注意力机制和BiLSTM在SQL注入检测中的应用

针对目前SQL注入检测方法检测效率和检测准确率不高的问题,提出了一种基于注意力机制的检测模型Att-BiLSTM。首先,对收集到的数据集在预处理后采用RoBERTa进行词嵌入,得到融合上下文信息的语言表征;再使用编码后的词向量在基于注意力机制的双向长短时记忆网络中进行训练,以获取数据之间的关联性,得到忽略无关噪声信息、关注重点信息的特征表征;最后,将融合了注意力信息的输出在全连接层和softmax层进行分类或反向传播给训练层更新参数。实验结果表明,基于注意力机制的SQL注入检测模型有效提高了检测精度,准确率为99.58%,召回率为99.64%,与原始BiLSTM相比,准确率和召回率分别提高了0.52%和0.28%,与BiRNN相比,准确率和召回率分别提高了6.18%和6.91%。

基于FlexUDA模型的SQL注入检测研究

针对深度学习方法检测SQL注入时有标签数据不足容易导致模型过拟合的问题,提出了一种基于半监督学习的FlexUDA模型。首先对采集到的数据进行解码、泛化和分词等预处理,然后通过计算TF-IDF值对无标签数据进行增强,并将原始数据和增强后的数据使用TF-IDF和Word2Vec融合算法进行向量化,最后使用FlexUDA模型进行训练,并将训练好的模型与其他模型进行对比分析。实验结果表明,FlexUDA模型仅使用1000条有标签数据和100000条无标签数据进行训练,就获得了99.42%的准确率和99.23%的召回率,相比其他有监督训练模型,表现出了更好的泛化性能,可以很好地解决SQL注入检测中有标签数据不足导致的过拟合问题。

基于时空特征融合的SQL注入检测研究

针对深度学习方法检测SQL注入时特征提取效果欠佳的问题,提出一种基于时空特征融合的检测模型SFFM。首先使用BERT预训练模型进行词嵌入,使用TextCNN提取SQL样本中不同粒度下的局部空间特征,同时使用BiGRU在保证训练效率的同时提取SQL样本的时序特征;再把提取到的特征送入Attention层进行全局语义信息提取;最后将提取到的特征进行融合,连接全连接层后送入softmax分类器进行分类检测。对比实验结果表明:SFFM模型获得了高达99.95%的准确率和99.90%的召回率,相较于CNN、LSTM和BERT-base模型,具有更好的检测效果。

基于自训练的半监督SQL注入检测算法

针对基于监督学习的SQL注入检测方法在某些场景下不适用的问题,本文提出一种基于自训练的半监督SQL注入检测方法(self-training based semi-supervised SQL injection detection,S4ID)。S4ID首先对SQL语句进行特征提取,包括基于语法树的模式提取和基于词袋模型的特征向量表示;然后使用基于自训练的半监督算法进行训练,通过从未标记样本中选取部分样本并打上伪标记,实现训练集的扩充,从而改善机器学习模型。实验结果表明,在有标记样本有限的情况下,S4ID可以利用未标记样本,取得比监督学习方法更好的SQL注入检测效果。

基于SQL注入漏洞的攻击技术研究

SQL注入漏洞作为最频繁出现的一种Web应用漏洞,给数据库的安全性带来了巨大威胁。文章旨在深入研究各类SQL注入攻击的实现方式,并结合一个实际攻击案例,提供了深入的分析和探讨。同时,文章还重点关注SQL注入检测技术的研究,为实现有效的检测和防御策略提供了有力支持,为安全专家和研究人员提供有价值的参考和指导。

SQL注入绕过技术与防御机制研究

注入攻击已经成为危害web安全的第一要素,而SQL注人攻击是注入攻击的主要攻击手段,如何防御层出不穷的绕过技术是目前的研究热点之一。本文首先对SQL注入攻击技术进行了介绍,并对攻击方式进行了分类。然后,总结了SQL注入的各种绕过技术。最后,根据各种绕过方法,从网络架构到代码开发等多方面给出了SQL注人的防御机制。