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Detection of NoSQL Injection Attack in Non-Relational Database Using Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network

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Academic year: 2021

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Fig. 2. Structure of RNN, consisting of input layer, hidden layer with LSTM Cell, and output layer 어서, 이전 시간 단계에서 받은 입력층의 정보가 이 후 시간 단계의 학습에 미치는 영향이 시간이 지남에 따라 점점 감소하다가 결국에는 사라져버리는 경사도 소멸(vanishing gradient) 현상을 해결한다
Fig. 3. The Structure of our Proposed Model, consisting of Data pre-processing, CNN, and RNN
Fig. 5. An Example of the Learning Model
Table 5.와 같이 MongoDB와 CouchDB의 삽 입 질의는 총 253개로, 그중 PHP Array 삽입 질 의는 134개, NoSQL OR 삽입 질의는 20개, JavaScript 기반 삽입 질의는 43개,

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