随着信息技术的不断发展,人们对网络技术日益依赖,网络本身的安全问题也日益凸显。对于网站来说,SQL注入攻击已经成为其面临的最为严重的安全威胁之一。本文主要研究对SQL注入的检测问题,设计并且实现了一个基于机器学习的SQL注入检测系统,设计该系统主要是为了方便将不同的机器学习算法引入到SQL注入检测的研究中去。本文的主要研究内容如下:(1)经过对SQL注入语句特点的研究,确定系统的特征提取方式,即基于关键词匹配,以此来将SQL语句转换为特征向量,特征向量的每一位都代表了某个关键词是否匹配,并选取了16个关键词用于提取特征。(2)在考虑到用户多种需求的前提下,设计并实现了基于机器学习对SQL注入进行检测的系统,系统的功能有:导入SQL数据集,添加检测关键词,切换不同的机器学习算法,使用机器学习算法对数据集进行学习和建模,以及使用已建立的模型对输入的SQL语句进行判断。在使用多种方式收集数据集后,对系统的功能进行了完整的应用测试,测试结果表明系统可以比较方便的将不同的机器学习算法引入对SQL注入的研究中,并且可以增加关键字,满足了用户多方面的需求。使用系统来对不同的算法用于检测SQL注入攻击的效果进行了测试,测试结果表明使用本系统中提供的算法可以对SQL注入的检测起到较好的效果。