基于改进BP神经网络的SQL注入识别
SQL InJection Recognition Based on Improved BP Neural Network作者机构：华东政法大学上海201620
出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)
年 卷 期：2020年第47卷第S1期
页 面：352-359页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：数据包 SQL注入 双层防御体系 BP神经网络 Apache+MySQL环境
摘 要：当代对于SQL注入类型的攻击防御系统,大多研究是从静态单句过滤威胁语句的角度来进行设计。鉴于其较低的注入语句识别率以及较高的误报率,提出双层SQL注入防御模型,将注入的过程连续化后进行动态建模分析,并引入BP神经网络进行自学习与自修正。交叉验证实验表明,在Apache+MySQL环境中,所提模型有较高的注入识别率,对于正在遭受SQL注入的识别具有一定的优势。
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