數(shù)據(jù)庫累積異常的主動模糊識別方法研究.pdf

1、本文提出數(shù)據(jù)庫中存在的一種新的異常——數(shù)據(jù)庫累積異?！，F(xiàn)有的針對數(shù)據(jù)庫安全的研究還未對此作以系統(tǒng)深入的研究。基于模糊集理論，本文提出基于可疑度決策模型(Dubiety-Determining Model，DDM)的數(shù)據(jù)庫累積異常模糊識別方法。 在給出數(shù)據(jù)庫累積異常的基礎(chǔ)描述后，形式化定義了數(shù)據(jù)庫累積異常語義下的概念系統(tǒng)，定義了基于累積量的數(shù)據(jù)庫事務(wù)可疑度的量化測定方法，這是數(shù)據(jù)庫累積異常識別的核心內(nèi)容。然后，本文提出了基于集合間

2、相異度和條件相異度的一種k-模聚類方法，對數(shù)據(jù)庫事務(wù)集聚類分析，從而為監(jiān)測規(guī)則的設(shè)定提供重要參考。其中對條件相異度的計(jì)算，一種基于字符串匹配的方法，另外一種是基于本文提出的邏輯樹概念。接下來，本文詳細(xì)描述了基于DDM的數(shù)據(jù)庫累積異常主動模糊識別方法，包括基于累積量子模型和可疑度子模型的可疑度決策方法、DDM的訓(xùn)練策略等。在對數(shù)據(jù)庫事務(wù)進(jìn)行可疑度決策，是基于數(shù)據(jù)庫事務(wù)的審計(jì)記錄和設(shè)定的匹配規(guī)則進(jìn)行的。根據(jù)DDM，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)數(shù)據(jù)庫累積

3、異常模糊識別原型系統(tǒng)，并在該原型系統(tǒng)上實(shí)施了模擬實(shí)驗(yàn)，對基于DDM的數(shù)據(jù)庫累積異常主動模糊識別方法的可行性、有效性進(jìn)行了驗(yàn)證，對該方法在宿主數(shù)據(jù)庫上的性能影響進(jìn)行了分析。最后，本文研究了基于DDM的數(shù)據(jù)庫累積異常模糊識別在分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境下的探測器模型，主要分為對等結(jié)構(gòu)和層次結(jié)構(gòu)的兩種模型，并研究了兩種結(jié)構(gòu)的模型的站點(diǎn)協(xié)同機(jī)制，并對二者作以簡單比較。本文提出了數(shù)據(jù)庫累積異常的概念，并對其做了系統(tǒng)的描述和定義，提出了基于DDM的數(shù)據(jù)庫累積