[发明专利]一种基于机器学习的自动适应场景的SQL注入识别方法在审
| 申请号： | 201811019272.0 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109324985A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 朱静轩;曹策;陈勇;孟彦 | 申请（专利权）人： | 中新网络信息安全股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F12/14 | 分类号： | G06F12/14;G06F15/16 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 冯子玲 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及数字信息传输技术领域，具体涉及一种基于机器学习的自动适应场景的SQL注入识别方法，包括机器学习过程、机器防护过程，机器学习过程包括部署防火墙、分离流量中的SQL语句、机器学习SQL特征、机器学习流量特征、识别SQL注入；机器防护过程包括部署防火墙、分离流量中的SQL语句、判断SQL语句危险性、判断流量特征危险性、识别SQL注入、用户参与防火墙调优。本发明区别于传统的SQL注入检测模型，在对后台情况一无所知的情况下，仅通过分析用户的输入就可以检测出可能的SQL注入，并对其威胁程度进行分级；无需通过书写规则，即可进行防御，降低了误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 防火墙 机器学习过程 基于机器 机器防护 机器学习 流量特征 数字信息传输 场景 书写规则 用户参与 传统的 误报率 检测 分级 部署 后台 防御 学习 威胁 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的自动适应场景的SQL注入识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、机器学习过程，具体包括如下步骤：步骤1.1、部署防火墙：在服务器前部署防火墙；步骤1.2、机器学习SQL语句特征：防火墙使用一个将数据报文内的SQL语句自动剥离的模块，分离SQL语句，并使用一个判定SQL语句特征的模块，学习SQL语句特征；步骤1.3、机器学习流量特征：防火墙使用一个判定数据流特征的模块，学习数据流特征；步骤1.4、形成学习结果：防火墙通过投票融合、决策树算法，形成经过机器学习的流量分类器；步骤2、机器防护过程，具体包括如下步骤：步骤2.1、部署防火墙：在服务器前部署防火墙；步骤2.2、分离流量中的SQL语句：防火墙使用一个将数据报文内的SQL语句自动剥离的模块，分离SQL语句；步骤2.3、提取流量特征：防火墙使用一个流量信息提取器，提取报文的流量特征；步骤2.4、识别SQL注入：防火墙使用一个经过数据训练的分类器，判定是否拦截此次数据报文，并储存分类结果；步骤2.5、形成特征环境的白名单：防火墙每隔一段时间，自动生成流量信息白名单分类器。
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