Comparison study for NLP using machine learning techniques to detecting SQL injection vulnerabilities
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 180
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-14-8_025
تاریخ نمایه سازی: 4 مهر 1402
چکیده مقاله:
Due to the vast number of electronic attacks that occur on a daily basis, protecting users' data is extremely important in this age of technology. Nowadays, cyber security is regarded as a top priority. Thus, the preservation of user privacy and data security is essential. The SQL vulnerability isn't a new form of website attack; it's been around for a long time. However, it is a new attack nowadays. ML algorithms were used to solve the problem of detecting SQL Injection attacks on websites. By training seven ML algorithms on a batch of data comprising SQL injection queries, including (Naive Bayes, Neural-Network, SVM, Random-Forest, KNN, and Logistic Regression) and choosing the best model that gives the highest accuracy. In comparison to previous studies, high-precision data were obtained, with the Naive-Bayes algorithm achieving ۰.۹۹ accuracies, ۰.۹۸ precision, ۱.۰۰ recall, and a ۰.۹۹ f۱-score. In this paper, experiences, work schedules, and outcomes are examined. Compared to other methods, this naive Bayes approach has proven to be quite accurate in identifying SQL injection threats.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Manar AL-Maliki
Computer Science Department, Informatics Institute for Postgraduate Studies, Iraq
Mahdi Jasim
University of Information Technology and Communications, Iraq
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :