Abstrakt. Webbbaserade system är ofta en sammansättning av infrastrukturkomponenter, såsom webbservrar och databaser, och av tillämpningsspecifika kod, såsom HTML-inbäddade skript och server-side-program. Medan infrastrukturkomponenterna vanligtvis utvecklas av erfarna programmerare med solida säkerhetskunskaper, utvecklas den tillämpningsspecifika koden ofta under strikta tidsgränser av programmerare med liten säkerhetsutbildning. Som ett resultat av detta används sårbara webbapplikationer och görs tillgängliga för Internet i stort, vilket skapar lättexploaterbara ingångar för att kompromissa med hela nätverk. Webbbaserade program förlitar sig ofta på back-end databasservrar för att hantera programspecifika persistent tillstånd. Uppgifterna extraheras vanligtvis genom att utföra frågor som samlas in med hjälp av indata som tillhandahålls av användarna av programmen. Om användaren indata inte är sanitized korrekt, är det möjligt att montera en mängd olika attacker som utnyttjar webbaserade program för att äventyra säkerheten i back-end databaser. Tyvärr är det inte alltid möjligt att identifiera dessa attacker med hjälp av signaturbaserade system för att upptäcka intrång, på grund av att många webbaserade applikationer är av ad hoc-karaktär. Signaturer skrivs sällan för denna klass av tillämpningar på grund av den stora investering i tid och expertis som detta skulle kräva. Vi har utvecklat ett anomalibaserat system som lär oss profilerna för den normala databasåtkomsten som utförs av webbaserade applikationer med hjälp av ett antal olika modeller. Dessa modeller gör det möjligt att upptäcka okända attacker med reducerade falska positiva och begränsade omkostnader. Dessutom innebär vår lösning en förbättring med avseende på tidigare tillvägagångssätt eftersom det minskar möjligheten att utföra SQL-baserade imiteringsattacker.
Valeur m.fl. I REF föreslogs ett system för att upptäcka intrång som kan upptäcka en mängd olika SQL-injektioner.
A Learning-Based Approach to the Detection of SQL Attacks
{'venue': 'DIMVA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}