[发明专利]一种基于CNN和海量日志的SQL注入识别方法在审
| 申请号： | 201811473916.3 | 申请日： | 2018-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN109670307A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 谢鑫;邓金城 | 申请（专利权）人： | 成都知道创宇信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F21/57;G06F16/242;G06F16/955 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 王沙沙 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 海量日志 预处理 查询参数 查询语句 实时检测 网站日志 自动提取 漏报率 误报率 网络 攻击 检测 记录 | ||
1.一种基于CNN和海量日志的SQL注入识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：从网站日志中提取URL访问记录，提取URL中的查询参数部分；
步骤2：对步骤1中提取的数据进行预处理；
步骤3：搭建CNN网络，根据步骤2得到的数据对CNN网络进行训练，得到CNN模型；
步骤4：根据步骤3得到的模型进行实时检测基于查询语句的SQL注入攻击。
2.根据权利要求1所述的一种基于CNN和海量日志的SQL注入识别方法，其特征在于，所述步骤1中提取的URL访问记录为网站日志中已标记好的具有查询语句且请求方法为GET的URL访问记录。
3.根据权利要求1所述的一种基于CNN和海量日志的SQL注入识别方法，其特征在于，所述步骤1中提取URL中的查询参数部分之后还需要对样本进行去重处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于CNN和海量日志的SQL注入识别方法，其特征在于，所述步骤2中的预处理包括以下过程：
S1：统计每条样本的平均长度，即字符数量；
S2：对样本进行词向量化训练，得到词向量化模型；
S3：根据步骤2中的模型对样本进行向量化，每个样本均转化为一个二维矩阵；
S4：将步骤3得到的二维矩阵转化为指定大小矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种基于CNN和海量日志的SQL注入识别方法，其特征在于，所述步骤3具体过程如下：
S11：将正负样本打乱，一部分样本作为训练集，剩余的作为测试集；
S12：搭建CNN网络进行训练；
S13：通过验证集对步骤S12得到的模型进行测试，若误差满足预设要求则停止，否则调整CNN网络参数后继续进行训练。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都知道创宇信息技术有限公司，未经成都知道创宇信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811473916.3/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
