發(fā)布時(shí)間：2019-05-13 14:27

【摘要】：SQL注入攻擊是Web應(yīng)用面臨的主要威脅之一,傳統(tǒng)的檢測(cè)方法針對(duì)客戶(hù)端或服務(wù)器端進(jìn)行。通過(guò)對(duì)SQL注入的一般過(guò)程及其流量特征分析,發(fā)現(xiàn)其在請(qǐng)求長(zhǎng)度、連接數(shù)以及特征串等方面,與正常流量相比有較大區(qū)別,并據(jù)此提出了基于長(zhǎng)度、連接頻率和特征串的LFF(length-frequency-feature)檢測(cè)方法,首次從網(wǎng)絡(luò)流量分析的角度檢測(cè)SQL注入行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在模擬環(huán)境下,LFF檢測(cè)方法召回率在95%以上,在真實(shí)環(huán)境下,該方法也取得較好的檢測(cè)效果。
[Abstract]:SQL injection attack is one of the main threats to Web applications. Traditional detection methods are aimed at the client or server. Through the analysis of the general process of SQL injection and its traffic characteristics, it is found that it is quite different from the normal traffic in terms of request length, connection number and feature string, and based on the length, The LFF (length-frequency-feature) detection method of connection frequency and feature string detects SQL injection behavior for the first time from the point of view of network traffic analysis. The experimental results show that the recall rate of LFF detection method is more than 95% in the simulated environment, and the detection effect is also good in the real environment.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所;國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(No.2015AA016004) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61170189,No.61370126) 教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(No.20111102130003) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(No.2012BAH46B02,No.2012BAH46B04) 中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)課題基金資助項(xiàng)目(No.XDA06030200)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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