机器学习驱动的攻击检测系统:SQL注入与特征提取
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更新于2024-08-05
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"红日AI安全的项目是利用机器学习技术构建一个攻击检测系统,主要关注SQL注入和多类型攻击的识别。系统采用TF-IDF和自编码特征结合机器学习算法,如逻辑回归、KNN、SVM和朴素贝叶斯进行训练。此外,还探索了卷积神经网络(CNN)在提取局部特征方面的应用。数据集来源于GitHub上的payload集合、secrepo的http.log数据以及HTTPDATASETCSIC2010数据集。"
在构建基于机器学习的攻击检测系统中,有几个关键知识点:
1. **SQL注入检测**:这是一种常见的网络安全威胁,攻击者通过输入恶意SQL代码来获取未经授权的数据或操作数据库。系统通过训练模型来识别这类攻击的特征。
2. **特征提取**:特征提取是机器学习模型的基础,文中提到了两种方法。**TD-IDF**(Term Frequency-Inverse Document Frequency)用于衡量一个词对于文档的重要性,它考虑了词在单一文档中的频率和在整个语料库中的频率。**自编码特征**可能是指通过自编码器(Autoencoder)学习数据的非线性表示,以捕获更复杂的信息。
3. **数据集获取**:攻击数据集来自GitHub上的payload集合,包含恶意请求;正常请求数据来自secrepo的http.log和HTTPDATASETCSIC2010,后者包含了大量正常和恶意请求。
4. **机器学习算法**:首先尝试了**逻辑回归**,这是一种常用的分类算法,适合处理二分类问题。随后还尝试了**KNN(K近邻算法)**、**SVM(支持向量机)**和**朴素贝叶斯**,这些也是常见的分类算法,适用于不同类型的数据和任务。
5. **卷积神经网络(CNN)**:CNN在图像处理和自然语言处理领域表现出色,能够捕捉局部特征,因此在特征提取中被考虑用于提升模型性能。
6. **数据预处理**:包括对请求进行分割,提取单词,以利用TF-IDF进行特征表示。`split_url`函数将字符串按照一定长度分块,可能用于创建更抽象的特征表示。
7. **模型评估**:通过交叉验证和得分来评估模型的性能,例如,逻辑回归模型达到了98.9%的准确率。
在实际应用中,构建这样的系统需要大量的数据清洗、特征工程、模型选择和调优。通过不断迭代和优化,可以提高攻击检测的准确性,降低误报和漏报的可能性,从而增强网络安全防护。
2022-08-08 上传
2023-05-27 上传
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