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LearningSQLforDatabaseIntrusionDetection
UsingContext-SensitiveModelling
(ExtendedAbstract)
122
ChristianBockermann,MartinApel,andMichaelMeier
1ArtificialIntelligenceGroup
christian.bockermann@
2InformationSystemsandSecurityGroup
{martin.apel,michael.meier}@
DepartmentofComputerScience
TechnischeUniversit¨atDortmund
Abstract.Modernmulti-tierapplicationsystemsaregenerallybasedon
highperformancedatabasesystemsinordertoprocessandstorebusiness
information.Containingvaluablebusinessinformation,thesesystemsare
highlyinterestingtoattackersandspecialcareneedstobetakentopre-
ventanymaliciousaccesstothisdatabaselayer.Inthisworkwepropose
anovelapproachformodellingSQLstatementstoapplymachinelearn-
ingtechniques,suchasclusteringoroutlierdetection,inordertodetect
maliciousbehaviouratthedatabasetransactionlevel.Theapproachin-
corporatestheparsetreestructureofSQLqueriesascharacteristice.g.
forcorrelatingSQLquerieswithapplicationsanddistinguishingbenign
andmaliciousqueries.Wedemonstratetheusefulnessofourapproach
onreal-worlddata.
1Introduction
Themajorityoftoday’sweb-basedapplicationsdoesrelyonhighperformance
datastorageforbusinessprocessing.Alotofattacksonweb-applicationsare
aimedatinjectingcommandsintodatabasesystemsortrytootherwisetrigger
transactionstogainunprivilegedaccesstorecordsstoredinthesesystems.See
[1]foralistofpopularatta
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