Detecting SQL Injection On Web Application Using Deep Learning Techniques: A Systematic Literature Review
Detecting SQL Injection On Web Application Using Deep Learning Techniques: A Systematic Literature Review
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使用深度学习技术检测 Web 应用程序上的 SQL 注入：系统文献综述
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Alghazzawi
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. T. Muslihi;D. Alghazzawi
基于OWASP的代码注入是最常见的安全风险之一。结构化查询语言（SQL）注入就是其中一种攻击。SQL注入攻击是一种通过欺骗服务器执行恶意代码的攻击。本文的主要目的是识别有关深度学习方法的相关工作，以检测Web应用程序上的SQL注入。为了实现这一点，我们进行了文献的调查审查。在这项研究中，我们回顾了14项使用深度学习算法检测Web应用程序上SQL注入的研究，并对它们进行了比较。深度学习在威胁情报检测方面具有巨大的潜力。
Based on OWASP, code injection is one of the top lists of security risks. Structured Query Language (SQL) Injection is one of these types of attacks. SQL injection attack is an attack by spoofing the server to execute malicious code. The main object of this paper is to identify relevant works about deep learning methods to detect SQL-Injection on web applications. To achieve that, we conduct a survey review of the literature. In this study, we provide a review of 14 studies using deep learning algorithms to detect SQL Injection on web applications and it provides a comparison between them. Deep learning has great potential in threat intelligence detection.