Machine Learning-Based Technique to Detect SQL Injection Attack
Resumen
Este artículo de investigación discute el uso del
aprendizaje automático para detectar ataques de inyección SQL en sistemas web.
El documento destaca la importancia de la codificación segura y la
vulnerabilidad de los sistemas web a los ataques cibernéticos, especialmente
los ataques de inyección SQL. Además, proporciona una descripción general de
los diferentes tipos de ataques de inyección SQL y las herramientas
automatizadas relacionadas. El artículo concluye discutiendo el uso del aprendizaje
automático en la detección de ataques de inyección SQL y las ventajas del
aprendizaje supervisado en este contexto. El sistema propuesto para detectar
inyecciones SQL de archivos accedidos por el usuario se basa en el análisis de
comportamiento y respuesta, lo que tiene una alta precisión. El sistema consta
de tres funciones principales: extracción, entrenamiento y detección. El
registro de acceso se extrae y se separa en conjuntos de prueba y
entrenamiento, y el conjunto de entrenamiento se somete a un proceso de
aprendizaje para crear una base de conocimientos. Luego, el conjunto de prueba
es escaneado por el detector basado en la base de conocimientos y se clasifica
como solicitudes web benignas o maliciosas. El sistema se evaluó en cinco
conjuntos de prueba y logró una alta precisión de detección. Sin embargo, se
necesita más investigación para mejorar las capacidades de detección y
prevención en tiempo real del sistema. El artículo discute el uso del
aprendizaje automático para detectar solicitudes web maliciosas y benignas,
específicamente ataques de inyección SQL, utilizando archivos de registro de
acceso. Los autores desarrollaron su propio conjunto de datos configurando un
sitio web de inicio de sesión simple y realizando ataques de inyección SQL. El
estudio encontró que la coincidencia de cadenas se puede utilizar para
emparejar características en la fase de clasificación, y la precisión del
detector se puede mejorar mediante la detección de solicitudes web por sesión.
Los autores sugieren que la optimización adicional de la base de conocimientos
y el algoritmo de detección podrían aumentar la velocidad del servidor web. El
artículo incluye una lista de referencias sobre seguridad de aplicaciones
Introducción
Este artículo de investigación se centra en el uso del
aprendizaje automático para detectar ataques de inyección SQL en sistemas web.
La inyección SQL es una técnica de explotación de bases de datos que permite a
los hackers insertar una consulta SQL para recuperar registros de un sistema de
información. Los sistemas web son particularmente vulnerables a los ataques de
inyección SQL, lo que puede resultar en la exposición de datos confidenciales y
la interrupción del servicio. El artículo comienza destacando la importancia de
la codificación segura y la necesidad de contramedidas adaptativas y confiables
para proteger los sistemas web de los ataques cibernéticos. Se discuten los
diferentes tipos de ataques de inyección SQL, incluyendo la inyección SQL
ciega, la inyección SQL en banda y la inyección SQL fuera de banda. También se
describen las herramientas automatizadas relacionadas con la detección de
ataques de inyección SQL. El artículo se centra en el uso del aprendizaje
automático para detectar ataques de inyección SQL en sistemas web. Se describe
un sistema propuesto que utiliza el análisis de comportamiento y respuesta para
lograr una alta precisión en la detección de inyecciones SQL de archivos
accedidos por el usuario. El sistema consta de tres funciones principales:
extracción, entrenamiento y detección. El registro de acceso se extrae y se
separa en conjuntos de prueba y entrenamiento, y el conjunto de entrenamiento
se somete a un proceso de aprendizaje para crear una base de conocimientos.
Luego, el conjunto de prueba es escaneado por el detector basado en la base de
conocimientos y se clasifica como solicitudes web benignas o maliciosas. El
artículo también discute la comparación entre la detección basada en firmas y
la detección basada en anomalías en la detección de ataques de inyección SQL.
La detección basada en firmas compara el archivo de registro de acceso con una
lista de características maliciosas conocidas, mientras que la detección basada
en anomalías utiliza el aprendizaje automático para identificar patrones anómalos
en el archivo de registro de acceso.
Conclusión
En conclusión, el uso del aprendizaje automático para
detectar ataques de inyección SQL en sistemas web es una técnica prometedora
para mejorar la seguridad de las aplicaciones web. El artículo destaca la
importancia de la codificación segura y la necesidad de contramedidas
adaptativas y confiables para proteger los sistemas web de los ataques
cibernéticos, especialmente los ataques de inyección SQL. El sistema propuesto
en el artículo utiliza el análisis de comportamiento y respuesta para lograr
una alta precisión en la detección de inyecciones SQL de archivos accedidos por
el usuario. El sistema consta de tres funciones principales: extracción,
entrenamiento y detección. El conjunto de entrenamiento se somete a un proceso
de aprendizaje para crear una base de conocimientos, y el conjunto de prueba se
escanea por el detector basado en la base de conocimientos y se clasifica como
solicitudes web benignas o maliciosas. Aunque el sistema propuesto logró una
alta precisión en la detección de inyecciones SQL, se necesita más
investigación para mejorar las capacidades de detección y prevención en tiempo
real del sistema. Además, se discute la comparación entre la detección basada
en firmas y la detección basada en anomalías en la detección de ataques de
inyección SQL. En general, el uso del aprendizaje automático en la detección de
ataques de inyección SQL es una técnica prometedora que puede mejorar
significativamente la seguridad de las aplicaciones web. Sin embargo, se
necesita más investigación para mejorar la precisión y la eficiencia del
sistema propuesto y para abordar los desafíos de la detección en tiempo real y
la prevención de ataques.
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