Firewall de aplicação web ganha detector de SQL injection baseado em BERT e redes neurais de grafos
Pesquisadores propõem um pipeline híbrido que combina embeddings contextuais do BERT com uma rede neural de grafos para classificar consultas SQL maliciosas, atingindo mais de 99% de acurácia e baixa sensibilidade a perturbações adversariais. O modelo e o dataset foram publicados abertamente no GitHub para validação independente. É um exemplo do lado defensivo da segurança de IA: usar deep learning para reforçar firewalls de aplicação web (WAF) contra SQL injection.
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