位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
面向网络环境的SQL注入行为检测方法
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学计算机学院,北京100083, [2]中国科学院信息工程研究所,北京100093, [3]国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.2015AA016004); 国家自然科学基金资助项目(No.61170189,No.61370126); 教育部博士点基金资助项目(No.20111102130003); 国家科技支撑计划基金资助项目(No.2012BAH46B02,No.2012BAH46B04); 中国科学院战略性先导科技专项课题基金资助项目(No.XDA06030200)
中文摘要:

SQL注入攻击是Web应用面临的主要威胁之一,传统的检测方法针对客户端或服务器端进行。通过对SQL注入的一般过程及其流量特征分析,发现其在请求长度、连接数以及特征串等方面,与正常流量相比有较大区别,并据此提出了基于长度、连接频率和特征串的LFF(length-frequency-feature)检测方法,首次从网络流量分析的角度检测SQL注入行为。实验结果表明,在模拟环境下,LFF检测方法召回率在95%以上,在真实环境下,该方法也取得较好的检测效果。

英文摘要:

SQL injection attack is one of the main threats that many Web applications faced with. The traditional detec- tion method depended on the clients or servers. Firstly the process of SQL injection attack was analyzed, and then the dif- ferences between attack traffic and normal traffic in HTTP request length, HTTP connections and feature string were dis- covered. Based on the request length, request frequency and feature string, a new method, LFF (length-frequency-feature), was proposed to detect SQL injection behaviors from network traffic. The results of experiments indicated that in simula- tion environments the recall of LFF approach reach up to 95%, and in real network traffic the LFF approach also get a good detection result.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019