تشخیص و پیشگیری از حملات تزریق SQL در زمان اجرا با استفاده از طبقهبندی درخت تصمیم ۲۰.۱۰۰۱.۱.۲۳۲۲۴۳۴۷.۱۳۹۹.۸.۴.۷.۳ :DOR
Publish place: Electronic and cyber defense، Vol: 8، Issue: 4
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 293
This Paper With 19 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PADSA-8-4_007
تاریخ نمایه سازی: 7 اردیبهشت 1400
Abstract:
استفاده از برنامههای کاربردی وب بهطور فزایندهای در فعالیت روزمره ما، مانند خواندن اخبار، پرداخت صورت حساب و خرید آنلاین محبوب شده است. با افزایش در دسترس بودن این خدمات، شاهد افزایش تعداد و پیچیدگی حملاتی هستیم که برنامههای کاربردی وب را هدف قرار میدهند. تزریق SQL، یکی از جدیترین تهدیدها برای برنامههای کاربردی وب در فضای سایبری محسوب میشود. حملات تزریق SQL، به مهاجمان اجازه میدهند تا دسترسی نامحدود به پایگاه دادهای که برنامه کاربردی و اطلاعات بالقوه حساس را شامل میشوند، بهدست آورند. اگرچه محققان و متخصصان، روشهای مختلفی برای حل مسئله تزریق SQL، پیشنهاد کردهاند، اما رویکردهای فعلی یا بهطور کامل برای حل محدودهای از مشکل شکست خوردهاند، یا محدودیتهایی دارند که از استفاده و پذیرش آنها جلوگیری میکند. این تحقیق بر آن است که یک روش، برای تشخیص و پیشگیری از حملات تزریق SQL در زمان اجرا ارائه دهد، که میتواند حملات موجود و جدید را تشخیص دهد، بهعلاوه بر حملات بهطور مداوم نظارت کند. روش تشخیص و پیشگیری پیشنهادی، با نظارت زمان اجرا و بهکارگیری طبقهبندی درخت تصمیم بر روی پایگاه داده تزریق SQL، حملات تزریق SQLموجود را مسدود میکند همچنین با استفاده از ناظر پایگاه داده حملات جدید را تشخیص میدهد. در پایان، روش پیشنهادی، با دیگر روشهای تشخیص و پیشگیری از حملات تزریق SQL موجود، مقایسه میشود، نتایج بهدستآمده نشان میدهد، که روش پیشنهادی، بهطور قابل توجهی در تشخیص و پیشگیری از حملات تزریق SQL موفق است. دقت روش پیشنهادی در مقایسه با دو روش مورد مقایسه مقاله به ترتیب %۱۲ و ۱۶% افزایش یافته است.
Keywords:
Authors
علی شهیدی نژاد
دانشگاه آزاد اسلامی واحد قم
میترا ترابی
موسسه غیرانتفاعی تعالی قم
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :