【摘 要】
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SQL注入攻击已逐渐发展成一种较为成熟的攻击手段,其攻击成本很低,但造成的危害却很大。虽然目前的主流检测手段非常多,但仍然存在漏报率高,实时性差等问题。针对目前SQL注入
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院; 贵州省公共大数据重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61540049);贵州省基础研究重大项目(黔科合JZ字[2014]2001-21);贵州省科技合作计划项目(黔科合重大专项字[2018]3001,黔科合基础[2017]1051,黔科合基础[2016]1052);2017贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ025);河南省科技攻关计划项目(182102210123)
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SQL注入攻击已逐渐发展成一种较为成熟的攻击手段,其攻击成本很低,但造成的危害却很大。虽然目前的主流检测手段非常多,但仍然存在漏报率高,实时性差等问题。针对目前SQL注入攻击检测中存在的问题进行研究,提出一种基于Simhash算法的SQL注入检测方法,首先通过自学习过程将每一条SQL语句经过分词,散列,加权,合并,降维生成初始Simhash指纹库,然后基于Simhash利用初始指纹库构建具有索引结构的Simhash指纹库,再结合非黑即白的强白名单策略,来判断每条SQL语句的合法性,从而降低黑客绕过防御体系的风险。实验结果表明,该检测方法对于SQL注入攻击具有很好的检测性能,并且具有抵御未知SQL注入攻击的能力,特别适用于中小型网站。
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