Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Khoa Học Tự Nhiên »
Toán học
10 trang
16 lượt xem
5
0

Phát hiện tấn công SQL injection bằng học máy

Bài viết "Phát hiện tấn công SQL injection bằng học máy" sử dụng thuật toán Multinomial Naïve Bayes và K-Nearest neighbors để phân loại dữ liệu được lưu trên file logs dưới dạng văn bản nhằm phát hiện dấu hiệu SQL injection. Kết quả là thuật toán Multinomial Naïve Bayes có độ chính xác cao hơn so với thuật toán K-Nearest Neighbors trong việc phát hiện tấn công SQL injection.

senda222
22/02/2023
Share
/
10
Có thể bạn quan tâm
Bài giảng An ninh mạng: Chương 8 - Bùi Trọng Tùng
Bài giảng An ninh mạng: Chương 8 - Bùi Trọng Tùng
25 trang
Đề cương chi tiết học phần Lập trình an toàn (Programming Security)
Đề cương chi tiết học phần Lập trình an toàn (Programming Security)
8 trang
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Chống tấn công SQL Injection sử dụng các khuôn mẫu tổng quát
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Chống tấn công SQL Injection sử dụng các khuôn mẫu tổng quát
55 trang
Luận văn Thạc sĩ An toàn thông tin: Chống tấn công SQL Injection sử dụng các khuôn mẫu tổng quát
Luận văn Thạc sĩ An toàn thông tin: Chống tấn công SQL Injection sử dụng các khuôn mẫu tổng quát
55 trang
SQL injection attack: Module 14
SQL injection attack: Module 14
10 trang
Bài thuyết trình: SQL injection
Bài thuyết trình: SQL injection
21 trang
Bài giảng Mật mã và ứng dụng: An toàn Web - Trần Đức Khánh
Bài giảng Mật mã và ứng dụng: An toàn Web - Trần Đức Khánh
14 trang
Tìm hiểu về SQL Injection
Tìm hiểu về SQL Injection
3 trang
Phòng chống tấn công SQL Injection với GreenSQL trên Debian Etch
Phòng chống tấn công SQL Injection với GreenSQL trên Debian Etch
5 trang

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015