【摘 要】
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目前,针对SQL注入攻击的检测与防御,已有不少研究成果,但对SQL注入攻击的分类还不够细化,并且未见能对SQL注入攻击漏洞进行自动复核的应用系统。为此,本文致力于研究构建SQL注入攻击的细化分类模型,研究应用深度学习算法对SQL注入攻击自动分类,并且设计实现一个SQL注入攻击分类与漏洞复核的原型系统。本文主要工作如下:（1）针对目前SQL注入攻击分类方法的不足,基于不同SQL攻击类型具有不同的特征
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目前,针对SQL注入攻击的检测与防御,已有不少研究成果,但对SQL注入攻击的分类还不够细化,并且未见能对SQL注入攻击漏洞进行自动复核的应用系统。为此,本文致力于研究构建SQL注入攻击的细化分类模型,研究应用深度学习算法对SQL注入攻击自动分类,并且设计实现一个SQL注入攻击分类与漏洞复核的原型系统。本文主要工作如下:（1）针对目前SQL注入攻击分类方法的不足,基于不同SQL攻击类型具有不同的特征和威胁程度,研究提出一种SQL注入攻击分类方案。（2）研究提出融合Word2Vec和TF-IDF的SQL注入攻击特征建模方案。使得经过特征建模获取到的句向量同时包含上下文词语语义信息和关键词权重,有利于提高分类结果的准确性。（3）研究设计了基于半监督学习的CNN-SQL以及LSTM-SQL两种注入攻击自动分类模型,通过对神经网络结构和参数进行优化,实现对SQL注入攻击的自动分类,并通过对比实验,验证上述研究成果的有效性。（4）基于上述研究成果,设计并实现了SQL注入攻击分类与漏洞自动复核系统,验证了本文研究成果的可用性。通过实验验证本文提出的基于融合特征建模方案训练的分类模型比单独使用TF-IDF或单独使用Word2Vec训练的分类模型性能有较好的提升。在使用同种特征建模方案训练的分类模型CNN比LSTM性能更好。
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