Detection of SQL injection attacks

SQL veri kümelerini kullanan web uygulamaları, SQL enjeksiyon saldırılarına karşı ciddi risk altındadır. İki ayrı veri seti kullanan bu çalışma, SQL enjeksiyon tehditlerini belirlemek için makine öğrenimi sınıflandırma yaklaşımlarının faydasını inceledi. Biri gerçek dünyadan alınan ve diğeri yapay olarak oluşturulan iki veri kümesinde rastgele orman (RF), descion tree (DT), k-en yakın komşular (KNN), gradyan artırma (GB), xgb sınıflandırıcı, doğrusal SVM (Destek Vektörü) Makineler) ve RBF (Radial Basis Function) SVM eğitildi. Sonuçlar, her iki algoritmanın da SQL enjeksiyon saldırılarını kesin ve kesin bir şekilde tespit edebildiğini gösterdi. Sentetik veri seti kullanılarak eğitilen model, gerçek dünya veri seti kullanılarak eğitilen modelden daha iyi performans gösterdi. Bu bulgular, ML sınıflandırmasının SQL enjeksiyon saldırılarını belirleme potansiyelinin yanı sıra model doğruluğunu (ACC) artırmak için çeşitli veri kümeleri kullanmanın değerini vurgulamaktadır.