这篇论文基于数据挖掘技术提出了一种针对SQL注入攻击的防护方法。通过提取SQL查询树中的语义和语法特征，并将其转换为数值特征向量，使用多项式核函数的SVM进行分类器训练以检测SQL注入攻击。文章展示了此方法相比于其他方法能提高检测准确率，具有很高的实际应用价值。但是文章的描述比较笼统，没有涉及到具体实现细节和算法性能评估的详细数据。下面是我根据这篇文章的内容进行的一些总结和拓展：
一、摘要部分：文章简要介绍了针对Web应用中数据库信息容易遭受SQL注入攻击的问题，提出了一种基于数据挖掘技术的SQL注入攻击检测方法。对此进行了仿真实验，结果显示该方法有效地提高了SQL注入攻击的检测率。但文章没有明确具体的技术实现细节和实验结果的具体数据。未来研究中需要找到一种能够轻易找到查询树内部路径的方法，以应对不同数据库系统的挑战。
二、技术实现部分：文章提到了通过提取查询树中的语义和语法特征，并使用序列和统计模型将其转换为数值特征向量。但未详细说明如何实现这一过程，也没有提供具体的算法流程图和代码示例。未来研究中可以进一步探索查询树特征提取的具体算法和转换过程的细节，以提高方法的实用性和可推广性。文章提到的基于字符串长度模型和字符分布模型的转换方法也需要进一步详细阐述其实现原理和具体步骤。
三、实验评估部分：文章提到了通过仿真实验来评估方法的性能，并使用了AUC值作为性能指标。文章没有提供详细的实验数据集、实验设置和实验结果数据。未来研究中可以提供更多的实验数据和分析结果，以证明方法的有效性和可靠性。可以与其他先进的SQL注入攻击检测方法进行比较和分析，以展示本文方法的优势和不足之处。也可以探讨方法的实时性能和资源消耗情况，以便在实际应用中进行优化和改进。
该论文提出了一种基于数据挖掘技术的SQL注入攻击检测方法，具有一定的创新性和实际应用价值。文章缺乏具体的技术实现细节和详细的实验评估数据，未来研究中需要进一步深入研究和改进。
