Aplicación de base de datos para la detección de ataques de inyección SQL

Contrarrestar las amenazas a las bases de datos internas de una organización provenientes de aplicaciones de base de datos es un área importante de investigación. En este artículo, proponemos un nuevo marco basado en técnicas de detección de anomalías para detectar comportamientos maliciosos de programas de aplicaciones de base de datos. Específicamente, creamos una huella digital de un programa de aplicación basada en las consultas SQL que este envía a una base de datos. Luego utilizamos técnicas de minería de reglas de asociación sobre esta huella digital para extraer reglas útiles. Estas reglas representan de manera sucinta el comportamiento normal de la aplicación de base de datos. Luego aplicamos un algoritmo de detección de anomalías para detectar consultas que no se ajustan a estas reglas. Además, demostramos cómo este modelo puede usarse para detectar ataques de inyección SQL en bases de datos. Mostramos la validez y utilidad de nuestro enfoque en conjuntos de datos generados sintéticamente y consultas inyectadas con SQL. Los resultados experimentales muestran que nuestras técnicas son efectivas para abordar varios tipos de escenarios de amenazas de inyección SQL.