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为了解决传统手段在实时高速网络流量环境下SQL注入行为检测准确度和效率之间无法达到较好平衡的问题,提出一种基于深度学习模型的SQL注入行为实时在线检测的方法,构建了以卷积神经网络为基础并引入快速傅里叶变换层的复合检测网络模型SQLNN,并以此模型为基础提出SQL注入行为在线检测与自适应训练框架.该框架对于SQL注入语句的检测正确率达到了99.98%,每秒可完成对一万条左右含有SQL语句的数据包的检测,满足了SQL注入攻击的实时在线检测对检测准确度和效率的要求. 相似文献
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