Keras を使って SQL インジェクション攻撃を判断する (例の説明)

SQLインジェクションデータのインポート
numpyをnpとしてインポートする
kerasをインポートする
keras.modelsからSequentialをインポートする
keras.layers から Dense、Dropout、Activation をインポートします
keras.layers.normalization から BatchNormalization をインポートします
keras.optimizers から SGD をインポートします
 
x, y=SQLインジェクションデータ.loadSQLInjectData()
利用可能なベクトルサイズ=15
x = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x、パディング='post'、maxlen=availableVectorSize)
y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes=2)
 
 
モデル = シーケンシャル()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=availableVectorSize))
モデルを追加します(バッチ正規化())
モデルを追加します(ドロップアウト(0.3))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
モデルを追加します(ドロップアウト(0.3))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
 
sgd = SGD(lr=0.001、モメンタム=0.9)
モデル.コンパイル(損失='mse',
  オプティマイザー=sgd、
  メトリック=['精度'])
 
履歴 = model.fit(x, y, エポック = 500, バッチサイズ = 16)
 
モデルを保存します('E:\\sql_checker\\models\\trained_models.h5')
print("完了、モデルがパス-->E:\\sql_checker\\models\\trained_models.h5に保存されました")
 
matplotlib.pyplot を plt としてインポートします。
plt.plot(履歴.履歴['損失'])
plt.title('モデル損失')
plt.ylabel('損失')
plt.xlabel('エポック')
plt.legend(['train', 'test'], loc='左上')
plt.show()

keras.optimizers から SGD をインポートします
 
sgd = SGD(lr=0.001、モメンタム=0.9)
モデル.コンパイル(損失='mse',
  オプティマイザー=sgd、
  メトリック=['精度'])

x = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x、パディング='post'、maxlen=availableVectorSize)

y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes=2)

SQLインジェクションデータのインポート
インポートコンバータ
 
 
numpyをnpとしてインポートする
kerasをインポートする
keras.modelsからload_modelをインポートする
 
print("予測....")
 
x=SQL インジェクションデータ.loadTestSQLInjectData()
x = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x、パディング='post'、最大長=15)
 
モデル = load_model('E:\\sql_checker\\models\\trained_models.h5')
結果 = model.predict_classes(x, バッチサイズ = len(x))
結果 = Converter.convert2label(結果)
印刷(結果)
 
 
print("完了")

def toints(文):
 基数=ord('0')
 ary=[]
 文中のcについて:
  ary.append(ord(c)-base)
 戻り値
 
 
def convert2label(ベクトル):
 文字列配列=[]
 ベクトルのvの場合:
  v==1の場合:
   string_array.append('SQLインジェクション')
  それ以外：
   string_array.append('通常のテキスト')
 文字列配列を返す

インポートコンバータ
numpyをnpとしてインポートする
 
デフロードSQLInjectData():
 x=[]
 x.append(Converter.toints("100"))
 x.append(Converter.toints("150"))
 x.append(Converter.toints("1"))
 x.append(Converter.toints("3"))
 x.append(Converter.toints("19"))
 x.append(Converter.toints("37"))
 x.append(Converter.toints("1'--"))
 x.append(Converter.toints("1' または 1=1;--"))
 x.append(Converter.toints("更新可能"))
 x.append(Converter.toints("tbl を更新"))
 x.append(Converter.toints("someb を更新"))
 x.append(Converter.toints("更新"))
 x.append(Converter.toints("updat"))
 x.append(Converter.toints("更新"))
 x.append(Converter.toints("'--"))
 x.append(Converter.toints("' または 1=1;--"))
 x.append(Converter.toints("更新可能"))
 x.append(Converter.toints("hello world"))
 
 y=[[0],[0],[0],[0],[0],[0],[1],[1],[0],[1],[0],[1],[0],[1],[0],[0],[1],[0],[1],[0],[1],[0],[0],[1],[0],[0]]
 
 x = np.asarray(x)
 y = np.asarray(y)
 
 x, yを返す
 
 
デフロードテストSQLInjectData(): 
 x=[]
 x.append(Converter.toints("何らかの値"))
 x.append(Converter.toints("-1"))
 x.append(Converter.toints("' または 1=1;--"))
 x.append(Converter.toints("noupdate"))
 x.append(Converter.toints("更新 "))
 x.append(Converter.toints("更新"))
 x.append(Converter.toints("zを更新"))
 x = np.asarray(x)
 xを返す