基于随机森林的SQL注入识别算法研究

• 作者: 陈拥华
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: SQL注入 机器学习 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（15）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.7
• 字数: 4169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.15.054

摘要

随着基于Web的应用程序越来越普及,攻击者常通过欺骗服务器管理者执行恶意的SQL命令,获取数据和用户密码等信息,而获取数据库控制权限.本文阐述了SQL注入攻击的类型和研究现状,探索利用机器学习方法对其进行检测识别的方法.对URL进行有效信息提取,将原始数据特征转换为机器可识别的数值型特征,设计随机森林算法模型和规则检验.实验证明当前检测模型具有较高的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈拥华		1	0	0.0	0.0