【摘 要】
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为有效检测SQL注入(structured query language injection,SQLI),对机器学习的基本方法进行研究,通过朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法对SQLI检测分类。对用户可能输入的字符
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,湖南大学数字多媒体实验室
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为有效检测SQL注入(structured query language injection,SQLI),对机器学习的基本方法进行研究,通过朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法对SQLI检测分类。对用户可能输入的字符序列,经特征提取与词法分析后,生成特定顺序标记(Token)的特征向量,通过朴素贝叶斯模型对其分类,评估出SQLI与非SQLI (non-SQLI)两个类别。对预处理阶段加以细化,包括对特征提取方法的改进与词法分析标记原子化;在机器学习阶段,针对预处理后的特征向量,提出一种可去噪声的S
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