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基于LSTM神经网络的SQL注入攻击检测研究

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【作者】 楚翔皓刘震

【Author】 CHU Xiang-hao;LIU Zhen;School of Computer Science and Engineering,Tianjin University of Technology;School of General Information Science,Nagasaki Institute of Applied Science;

【通讯作者】 刘震;

【机构】 天津理工大学计算机科学与工程学院长崎综合科学大学综合信息学部

【摘要】 由于Web技术的不断发展,尤其是5G技术的逐渐普及,万物联网的时代已经到来.网络的便利让数据的流通更加的及时和有价值,各种Web应用不仅方便了人们的日常生活,推进了社会的进步,更是带来了巨大的经济效益.因此,许多不法分子以攻击他人Web应用的方式来获取盈利,而作为OWASP(Open WebApplication Security Project)公布的报告中排名第一的注入类漏洞,是不法分子最常攻击的方向,带来了巨大的安全威胁.近年来,众多安全研究者都着力于找寻出更高效,准确度更高的方式来防御SQL注入攻击,本文将会对当前研究状况进行总结分析,并提出一种新基于LSTM神经网络的SQL注入语句分类识别模型.

  • 【分类号】TP183;TP393.08
  • 【下载频次】111
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