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Machine Learning Models for SQL Injection Detection
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AI
DOI：10.3390/electronics14173420.png)
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摘要
En 中文
网络攻击包括结构化查询语言注入（SQLi），它代表了与数据库交互的Web应用程序级别的威胁。这些攻击通过执行SQL命令来实施，从而破坏数据的完整性和保密性。在本论文中，提出了一种基于机器学习（ML）的模型来识别SQLi攻击。作者提出了一种两阶段的个性化软件处理流水线作为新颖元素。虽然单个技术已知，但它们在此背景下的结构化组合和应用代表了一种新颖的方法，用于将原始SQL查询转换为ML模型的输入特征。在本研究中，构建了一个包含90,000条SQL查询的数据集，其中包含17,695条合法查询和72,304条恶意查询。该数据集由使用GPT-4o模型生成的合成数据和一个公开可用数据集中的数据组成。这些数据在作者提出的两阶段流水线内进行处理，包括：语法规范化和用于模型训练的八个语义特征提取。此外，在研究中，使用Azure Machine Learning Studio平台分析了几个ML模型。这些模型与不同的采样算法配对，用于选择训练集和验证集。在15种训练-采样算法组合中，Voting Ensemble模型表现最佳。它实现了96.86%的准确率、98.25%的加权AUC、96.77%的加权F1-score、96.92%的加权精确率和89.89%的Matthews相关系数。这些值证明了模型将查询分类为合法或恶意的分类能力。攻击识别率为在总共7200条查询中仅遗漏了15条恶意查询，误报数量为211例。结果表明，该算法可以集成到现有Web应用程序架构的附加安全层中。在实践中，作者建议使用合成数据添加额外的安全层。
Keyword:
SQL injection
machine learning
web application security
synthetic data
intrusion detection
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
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