Análise de diferentes técnicas de pré-processamento em algoritmos de Aprendizado de Máquina na detecção de SQL Injection

Abstract

Atualmente, a SQL Injection é uma das maiores ameaças à segurança das aplicações WEB. Desta forma, diversas abordagens vêm sendo analisadas para tentar resolver esse problema. O objetivo deste trabalho foi utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para detectar SQL Injection a partir do tratamento dos dados de entrada de cinco formas diferentes, variando a tokenização, transformação e extração de atributos das bases de SQL Padrão e Injection. Os algoritmos utilizados foram Naive Bayes, SVM, Gradient Boosting Tree (GBT) e Random Forest (RF). O melhor resultado foi obtido com o GBT com as métricas G-Test e Entropia, calculadas sobre tokenização e transformação com expressão regular, apresentando acurácia de 98.46%.