基于CNN的SQL注入检测

• 作者: 任春辉 谢鑫 陈新宇
• 来源期刊: 计算机与网络
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 神经网络 卷积神经网络 网络安全 SQL注入
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术论坛
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2191字
• 语种: 中文

摘要

数据是一个企业最重要的资产之一,关乎企业的生存发展.SQL注入攻击被开放式Web应用程序安全项目(OWASP)列为十大网络应用程序风险榜的榜首,危害性、普遍性及严峻形势不言而喻.提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的SQL注入检测方法并与传统的检测方法进行对比,可以将SQL注入语句转化为二维矩阵,该方法可以针对Web应用的SQL注入行为进行有效检测,基于无规则匹配的特点使其可以识别新的攻击且更难以绕过.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈新宇		5	10	1.0	3.0
2	任春辉		4	65	2.0	4.0
3	谢鑫		2	21	1.0	2.0