| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术分析 | 第16-24页 |
| 2.1 SQL漏洞攻击概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 SQL漏洞攻击原理 | 第16-18页 |
| 2.1.2 SQL漏洞攻击的危害 | 第18-19页 |
| 2.2 输入变异技术 | 第19-20页 |
| 2.3 神经网络技术 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于输入变异技术的SQL注入样本生成模型 | 第24-34页 |
| 3.1 模型设计思路 | 第24-25页 |
| 3.2 变异因子的设计 | 第25-30页 |
| 3.3 变异语句的生成 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于神经网络的SQL注入分析和检测模型 | 第34-46页 |
| 4.1 模型设计思路 | 第34-36页 |
| 4.2 SQL语句分析及特征向量转换的设计 | 第36-40页 |
| 4.2.1 SQL语句分析 | 第36-38页 |
| 4.2.2 特征向量的转换 | 第38-40页 |
| 4.3 基于神经网络的SQL注入语句的训练和检测模型 | 第40-45页 |
| 4.3.1 SQL注入语句训练模型 | 第41-43页 |
| 4.3.2 SQL注入语句的检测模型 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于神经网络的SQL注入检测系统的实现 | 第46-52页 |
| 5.1 系统实现架构 | 第46-47页 |
| 5.2 基于输入变异生成样本的实现 | 第47-48页 |
| 5.3 SQL语句分析的实现 | 第48-49页 |
| 5.4 特征向量转换及神经网络的实现 | 第49-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 基于神经网络的SQL注入检测系统的测试 | 第52-58页 |
| 6.1 实验的环境 | 第52页 |
| 6.2 实验设计和分析 | 第52-54页 |
| 6.3 结果分析 | 第54-57页 |
| 6.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |