Detection of SQL injection attacks through the network logs using machine learning methods

В статье рассматриваются методы машинного обучения для обнаружения внедрения SQL-кода в сетевые журналы с помощью программы KNIME, основанные на поиске закономерностей между входящими признаками и последующем прогнозировании в задаче бинарной классификации. В отличие от существующих работ, в этой статье рассматривается эффективность пяти методов машинного обучения на основе деревьев. Представлено содержание и последовательность этапов работы. Наиболее высокие результаты показал метод "Случайный лес": точность – 97,58%; площадь под кривой ошибок (ROC-кривой) – 0,976.