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Multimodal-web-attack-Dataset — यह रिपॉजिटरी एआई-संचालित खतरे का पता लगाने (थ्रेट डिटेक्शन) अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए एक मल्टीमॉडल वेब अटैक डेटासेट (MWAD) होस्ट करती है। | Kitploit
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भेद्यता विश्लेषणवेब सुरक्षामशीन लर्निंगपेपर और शोधलर्निंग और शिक्षाचयनित संसाधनडेटाबेस सुरक्षाविसंगति का पता लगाना
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paul12345-cyber/multimodal-web-attack-dataset

Multimodal-web-attack-Dataset

यह रिपॉजिटरी एआई-संचालित खतरे का पता लगाने (थ्रेट डिटेक्शन) अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए एक मल्टीमॉडल वेब अटैक डेटासेट (MWAD) होस्ट करती है।

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MWAD: AI-संचालित SQL इंजेक्शन पहचान के लिए एक मल्टीमॉडल वेब आक्रमण डेटासेट

अवलोकन

मल्टीमॉडल वेब आक्रमण डेटासेट (MWAD) एक नवीन लेबलयुक्त साइबर सुरक्षा डेटासेट है, जिसे ऑस्ट्रेलिया के ला ट्रोब विश्वविद्यालय में लेखक के साइबर सुरक्षा शोध के भाग के रूप में विकसित किया गया है।

डेटासेट निर्माण पद्धति, डिज़ाइन और विवरण सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका लेख में प्रस्तुत किए गए हैं:

Yeboah, P. N., et al. (2026). SQL injection detection using self-supervised pre-training and multimodal techniques. Intelligent Systems with Applications, 31, 200702.
https://doi.org/10.1016/j.iswa.2026.200702

पारंपरिक वेब आक्रमण डेटासेट के विपरीत, जिनमें आमतौर पर केवल HTTP अनुरोध या नेटवर्क ट्रैफ़िक होता है, MWAD एप्लिकेशन-लेयर HTTP अनुरोध डेटा को नेटवर्क फ़्लो सुविधाओं के साथ एकीकृत करता है, जो वेब आक्रमणों का एक मल्टीमॉडल प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।

MWAD को वेब आक्रमण पहचान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) मॉडलों के विकास और मूल्यांकन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें विशेष ध्यान SQL इंजेक्शन (SQLi) पर है। पूरक डेटा मोडैलिटीज़ को संयोजित करके, यह डेटासेट शोधकर्ताओं को मल्टीमॉडल लर्निंग दृष्टिकोणों की जाँच करने में सक्षम बनाता है, जो AI-संचालित वेब आक्रमण पहचान की सटीकता और मज़बूती में सुधार करते हैं।

प्रत्येक MWAD नमूना दो पूरक डेटा मोडैलिटीज़ को संयोजित करता है:

  1. HTTP अनुरोध डेटा, जो वेब अनुरोधों की सामग्री और संरचना का प्रतिनिधित्व करता है।
  2. नेटवर्क-फ़्लो सुविधाएँ, जो संबंधित नेटवर्क ट्रैफ़िक की व्यवहारिक विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करती हैं।

डेटासेट निर्माण पाइपलाइन

डेटासेट एक नियंत्रित निजी-नेटवर्क वातावरण में Metasploitable वर्चुअल मशीन पर होस्ट किए गए एक असुरक्षित वेब सर्वर का उपयोग करके उत्पन्न किया गया था।

SQL इंजेक्शन आक्रमण SQLMap और SQL इंजेक्शन पेलोड का उपयोग करके निष्पादित किए गए थे। परिणामी ट्रैफ़िक को निम्नलिखित टूल्स का उपयोग करके एकत्र और संसाधित किया गया:

  • Wireshark HTTP अनुरोध लॉगिंग के लिए
  • Tcpdump पैकेट कैप्चर के लिए
  • NFStream नेटवर्क-फ़्लो सुविधा निष्कर्षण के लिए

HTTP अनुरोध डेटा और संबंधित फ़्लो-स्तरीय सुविधाओं को बाद में लेबल किया गया और अंतिम मल्टीमॉडल डेटासेट तैयार करने के लिए संयोजित किया गया।

MWAD मल्टीमॉडल डेटासेट निर्माण पाइपलाइन

चित्र 1. MWAD निर्माण पाइपलाइन जिसमें SQL इंजेक्शन निष्पादन, HTTP अनुरोध संग्रह, पैकेट कैप्चर, फ़्लो-सुविधा निष्कर्षण और मल्टीमॉडल डेटा एकीकरण दिखाया गया है।


डेटासेट संरचना

वर्गनमूनों की संख्याविवरण
हानिरहित (Benign)500वैध वेब अनुरोध और उनकी संबंधित नेटवर्क-फ़्लो सुविधाएँ
SQL इंजेक्शन आक्रमण500SQL इंजेक्शन अनुरोध और उनकी संबंधित नेटवर्क-फ़्लो सुविधाएँ
कुल1,000लेबलयुक्त मल्टीमॉडल वेब-ट्रैफ़िक नमूने

डेटा मोडैलिटीज़

HTTP अनुरोध मोडैलिटी

HTTP मोडैलिटी में असुरक्षित वेब एप्लिकेशन के साथ अंतःक्रियाओं के दौरान उत्पन्न अनुरोध-स्तरीय जानकारी होती है।

यह मोडैलिटी निम्न का समर्थन कर सकती है:

  • HTTP अनुरोधों का पाठ्य विश्लेषण
  • दुर्भावनापूर्ण पेलोड पहचान
  • टोकन-आधारित मशीन लर्निंग
  • डीप लर्निंग और ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडलिंग
  • स्व-पर्यवेक्षित प्रतिनिधित्व लर्निंग

नेटवर्क-फ़्लो मोडैलिटी

नेटवर्क-फ़्लो मोडैलिटी में NFStream का उपयोग करके कैप्चर किए गए ट्रैफ़िक से निकाली गई सांख्यिकीय और व्यवहारिक सुविधाएँ होती हैं।

यह मोडैलिटी निम्न का समर्थन कर सकती है:

  • ट्रैफ़िक-फ़्लो वर्गीकरण
  • विसंगति पहचान
  • व्यवहारिक आक्रमण विश्लेषण
  • पारंपरिक मशीन लर्निंग
  • HTTP अनुरोध प्रतिनिधित्वों के साथ मल्टीमॉडल फ़्यूज़न

मुख्य विशेषताएँ

  • सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मल्टीमॉडल साइबर सुरक्षा डेटासेट
  • युग्मित HTTP-अनुरोध और नेटवर्क-फ़्लो जानकारी शामिल है
  • स्पष्ट रूप से लेबलयुक्त हानिरहित और SQL इंजेक्शन ट्रैफ़िक शामिल है
  • संतुलित डेटासेट जिसमें प्रत्येक वर्ग में 500 नमूने हैं
  • नियंत्रित SQL इंजेक्शन प्रयोगों के माध्यम से उत्पन्न
  • पुनरुत्पादनीय साइबर सुरक्षा शोध का समर्थन करता है
  • यूनिमॉडल और मल्टीमॉडल मॉडल मूल्यांकन के लिए उपयुक्त
  • मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और स्व-पर्यवेक्षित लर्निंग पर लागू

डेटासेट की नवीनता

कई वेब-आक्रमण डेटासेट या तो एप्लिकेशन-लेयर अनुरोध जानकारी या नेटवर्क-स्तरीय ट्रैफ़िक सुविधाएँ अलग-अलग प्रदान करते हैं।

MWAD को समान वेब अंतःक्रियाओं के युग्मित एप्लिकेशन-लेयर और नेटवर्क-फ़्लो प्रतिनिधित्व प्रदान करने के लिए विकसित किया गया था। यह शोधकर्ताओं को यह जाँचने में सक्षम बनाता है कि क्या दोनों मोडैलिटीज़ को संयोजित करने से, किसी भी मोडैलिटी पर अकेले निर्भर रहने की तुलना में, SQL इंजेक्शन पहचान में सुधार होता है।

इसलिए यह डेटासेट वेब-आक्रमण पहचान में मल्टीमॉडल लर्निंग और डेटा-फ़्यूज़न रणनीतियों की जाँच के लिए एक पुन: प्रयोज्य शोध संसाधन प्रदान करता है।


संबद्ध प्रकाशन

MWAD डेटासेट निर्माण पद्धति, डिज़ाइन और मूल्यांकन निम्नलिखित सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशन में प्रस्तुत किए गए हैं:

Intelligent Systems with Applications, Elsevier.

उद्धरण

यदि आप अपने शोध में MWAD का उपयोग करते हैं, तो कृपया उद्धृत करें:

root@kitploit:~
@article{yeboah2026sql,
  title={SQL injection detection using self-supervised pre-training and multimodal techniques},
  author={Yeboah, Paul Ntim and Kayes, A. S. M. and Rahayu, Wenny and Pardede, Eric and Mahbub, Syed},
  journal={Intelligent Systems with Applications},
  volume={31},
  pages={200702},
  year={2026},
  publisher={Elsevier},
  doi={10.1016/j.iswa.2026.200702}
}
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