殷 博 朱静雯 刘 磊 许 静

1(国网天津市电力公司 天津 300010)

2(南开大学软件学院 天津 300350)

3(南开大学人工智能学院 天津 300350)

0 引 言

随着电力信息系统接入互联网，电力信息网络安全变得越来越重要。近年来我国电力行业信息系统发展迅速，与多种业务系统智能互联，如用户用电业务系统、充电桩业务系统等。电力业务相关数据不断积累，提高电网信息系统面对外界恶意攻击时的防控能力对保证电网安全、稳定、高效运行非常重要。在Web应用的所有安全问题中，SQL注入是危害严重且影响范围较广的重要问题之一，据OWASP[1]和CVE[2]统计，近几年SQL注入攻击(SQL-Injection Attacks，SQLIA)在十大Web安全隐患中稳居第一，而且SQL注入在所有被报告的安全漏洞中也是频率增长最快的类型。与传统Web相比，电力信息Web系统具有规模大、业务逻辑实时多样、专用性强等特点，这也导致了针对电力信息Web系统SQL注入攻击的检测难度大。其实现过程中容易产生大量漏洞，并且对此进行的攻击事件越来越多且难以辨别，因而对于电力信息Web系统SQL注入攻击检测技术的研究十分必要。基于Web信息系统访问日志挖掘用户访问行为的研究日益增多，文献[3-5]均是对用户访问日志进行分析，用于检测分布式拒绝服务攻击(DDOS)以及Web爬虫行为。

本文提出一种面向电力信息系统日志数据的注入攻击特征提取方法。首先，分析Web访问日志和SQL注入特征，提出一种从自定义Web访问日志中提取SQL注入语法特征和行为特征的方法；其次，对日志进行预处理和特征提取操作，得到语法特征矩阵和行为特征矩阵；……