基于卷积神经网络的SQL注入检测

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:本文结合自然语言处理技术,采用卷积神经网络算法训练SQL注入检测模型,主要包括文本处理、提取文本向量和训练检测模型三个部分。由于本人是初学者,也是通过前辈们的文章来学习这方面的知识,很多地方可能理解不够充分,请大家及时纠正。实验过程中的数据集主要分为三组训练集(用于训练检测模型的数据)、验证集(训练过程中验证模型的准确率)、测试集(测试训练完成后模型的准确率)。

*本文原创作者:fishyyh,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载

一、前言

本文结合自然语言处理技术,采用卷积神经网络算法训练 SQL 注入检测模型,主要包括文本处理、提取文本向量和训练检测模型三个部分。由于本人是初学者,也是通过前辈们的文章来学习这方面的知识,很多地方可能理解不够充分,请大家及时纠正。

二、训练数据

实验过程中的数据集主要分为三组训练集(用于训练检测模型的数据)、验证集(训练过程中验证模型的准确率)、测试集(测试训练完成后模型的准确率)。

训练集中正常样本24500条,SQL注入攻击样本25527条,XSS攻击样本25112条;验证集中正常样本10000条,SQL注入攻击样本10000条,XSS攻击样本10000条;测试中正常样本4000条,SQL注入攻击样本4000条,XSS攻击样本4000条。

正常样本数据格式如下:

code%3Dzs_000001%2Czs_399001%2Czs_399006%26cb%3Dfortune_hq_cn%26_%3D1498591852632

SQL注入样本数据格式如下:

-9500%22%20WHERE%206669%3D6669%20OR%20NOT%20%284237%3D6337%29

XSS注入样本数据格式如下:

site_id%3Dmedicare%22%3E%3Cscript%3Ealert%281337%29%3C/script%3E%2Casdf

三、文本处理

训练过程中使用的数据基本都经过了URL编码,有的可能经过过了多重编码,因此需进行URL循环解码,并且为了减少数字和其他无关因素对数据样本的影响对数据进行范化处理,将数字替换为0,超链接替换为 http://u 。代码如下:

def URLDECODE(payload): 
    payload=payload.lower()
    while True:
        test=payload
        payload=unquote(payload)
        if test==payload:
            break
        else:
            continue
    #数字泛化为"0"
    payload,num=re.subn(r'\d+',"0",payload)
    #替换url为”http://u
    payload,num=re.subn(r'(http|https)://[a-zA-Z0-9\.@&/#!#\?]+', "http://u", payload)
    #分词
    r = '''
        (?x)[\w\.]+?\(
        |\)
        |"\w+?"
        |'\w+?'
        |http://\w
        |</\w+>
        |<\w+>
        |<\w+
        |\w+=
        |>
        |[\w\.]+
    '''
    return nltk.regexp_tokenize(payload, r) 

未处理的数据样本如下:

1)))%252bAND%252b8941%25253d8941%252bAND
/yk10/?page=54%20LIMIT%201%2C1%20UNION%20ALL%20SELECT%22C%20NULL%2C%20NULL%23 

处理后数据样本如下:

['0', ')', ')', ')', 'and', '0=', '0', 'and']
['yk0', 'page=','0', 'limit', '0', '0', 'union', 'all', 'select', 'null', 'null', 'null'] 

四、训练词向量模型

Word2Vec是Google在2013年开源的一款将自然语言转化为计算机可以理解特征向量的工具。Word2Vec主要有CBOW(Continuous Bag-Of-Words)和Skip-Gram两种。CBOW模型训练过程是输入某一个词上下文相关的词对应的词向量,输出是这个词的词向量;而Skip-Gram与之相反,输入特定一个词的词向量,输出该特定词的上下文词向量。

将分词处理完的数据作为文本向量的训练数据,训练得到词向量模型,通过此模型,可将单词转化为计算机所能理解的向量,如单词select经过转化后如下:

[ 5.525984  -2.4446     -0.9985928  -1.6910793  1.8828514   2.8958166
 0.90518814 -1.3623474 -1.8427371   0.5957503  -3.9347208  1.4152565
 -0.0354603 -7.432402   -0.68348515 -4.0790896]

训练词向量模型的代码如下:

def train_word2vec():
    sentences=MySentences(datadir)
    cores=multiprocessing.cpu_count()
    if os.path.exists(model_dir):
        print ("Find cache file %s" % model_dir)
        model=Word2Vec.load(model_dir)
    else:
        model=Word2Vec(size=max_features, window=5, min_count=10, iter=10, workers=cores)
        model.build_vocab(sentences)
        model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)
        model.save(model_dir)
        print("save model complete!") 

五、训练检测模型

卷积神经网络结构如图所示,由三个卷积层、三个池化层组成,最后连接全连接层:

基于卷积神经网络的SQL注入检测

实现代码如下:

def train_cnn():
       forline in open("./file/INPUT_SHAPE"):
              input_shape=int(line)
              print(input_shape)
       INPUT_SHAPE=(input_shape,16)
       forline in open("./file/len"):
              lens=int(line)
              print(lens)
       data_size=ceil(lens//(BATCH_SIZE*NB_EPOCH))
       print(data_size)
       forline in open("./file/valid_len"):
              valid_lens=int(line)
              print(valid_lens)
       valid_size=ceil(valid_lens//(BATCH_SIZE*NB_EPOCH))
       print(valid_size)
       model= CNN.build(input_shape=INPUT_SHAPE, classes=3)
       print('1')
       model.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer=OPTIMIZER,
              metrics=["accuracy"])
       print('2')
       call=TensorBoard(log_dir=log_dir+"cnn",write_grads=True)
       checkpoint= ModelCheckpoint(filepath='bestcnn',monitor='val_acc',mode='auto',save_best_only='True')
       next_batch=data_generator(BATCH_SIZE,input_shape,"./file/x_train")
       next_valid_batch=data_generator(BATCH_SIZE,input_shape,"./file/x_valid")
       model.fit_generator(batch_generator(next_batch,data_size),steps_per_epoch=data_size,
       epochs=NB_EPOCH,callbacks=[call,checkpoint],validation_data=batch_generator(next_valid_batch,data_size),
              nb_val_samples=valid_size)
       print('3')
       model.save('cnn')
       print("modelsave complete!")

对测试集的4000个SQL注入攻击样本进行测试结果如下,准确率为0.97,误报率0.03

基于卷积神经网络的SQL注入检测

对测试集的4000个XSS攻击样本进行测试结果如下,准确率0.98,误报率0.02

基于卷积神经网络的SQL注入检测

对测试集的4000个正常进行测试结果如下,准确率0.98,误报率0.02

基于卷积神经网络的SQL注入检测 六、系统运行流程

首先将三组数据集进行分词范化处理,并通过训练得到词向量模型。然后将训练集通过词向量模型转化为向量,使用卷积神经网络训练检测模型。最后使用注入检测模型对测试集数据进行检测是否存在攻击。

基于卷积神经网络的SQL注入检测

参考文章

http://www.freebuf.com/news/142069.html

https://www.cnblogs.com/bonelee/p/7978729.html

刘焱.  Web安全之深度学习实战 [M]. 机械工业出版社,2017.

代码托管:

https://github.com/fishyyh/CNN-SQL.git

*本文原创作者:fishyyh,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载


以上所述就是小编给大家介绍的《基于卷积神经网络的SQL注入检测》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

平台战略

平台战略

陈威如、余卓轩 / 中信出版社 / 2013-1 / 58.00元

《平台战略:正在席卷全球的商业模式革命》内容简介:平台商业模式的精髓,在于打造一个完善的、成长潜能强大的“生态圈”。它拥有独树一帜的精密规范和机制系统,能有效激励多方群体之间互动,达成平台企业的愿景。纵观全球许多重新定义产业架构的企业,我们往往就会发现它们成功的关键——建立起良好的“平台生态圈”,连接两个以上群体,弯曲、打碎了既有的产业链。 平台生态圈里的一方群体,一旦因为需求增加而壮大,另......一起来看看 《平台战略》 这本书的介绍吧!

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具

XML、JSON 在线转换
XML、JSON 在线转换

在线XML、JSON转换工具

html转js在线工具
html转js在线工具

html转js在线工具