基于PCA和随机树的数据库异常访问检测

冯安然; 王旭仁; 汪秋云; 熊梦博

首页> 中文期刊> 《计算机科学》 >基于PCA和随机树的数据库异常访问检测

基于PCA和随机树的数据库异常访问检测

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

数据库作为数据存储与交互的平台,其中包含了机密与重要信息,是恶意人员攻击的对象.外部人员的攻击可通过基于角色的权限控制系统对未经授权的用户访问进行限制,而来自内部人员的伪装攻击往往不易被察觉.针对数据库的访问行为,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和随机树(Random Tree,RT)的异常访问检测算法PCA-RT.首先,根据用户提交的查询语句特征构造用户数据库访问行为轮廓向量;然后,利用PCA算法对用户行为轮廓进行降维,使用随机树算法训练异常检测器.基于事务处理性能委员会(Transaction Processing Performance Council,TPC)组织发布的新一代数据库性能评测标准TPC-E构造实验数据集,提取较为全面的用户数据库访问行为轮廓特征向量.仿真实验结果表明,使用PCA算法对数据的约简达到35％以上,PCA-RT算法的精确率和召回率分别提高了1.78％和9.76％,从而证明了用户行为轮廓向量构造方法和PCA-RT算法对TPC-E数据库用户访问行为的异常检测是有效的.

著录项

来源
《计算机科学》 |2020年第9期|94-98|共5页
作者
冯安然; 王旭仁; 汪秋云; 熊梦博;
展开▼
作者单位

首都师范大学信息工程学院北京 100048;

中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室北京 100093;

首都师范大学信息工程学院北京 100048;

中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室北京 100093;

中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室北京 100093;

首都师范大学信息工程学院北京 100048;

中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室北京 100093;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
异常检测; 数据库安全; TPC-E; 用户行为轮廓; 主成分分析; 随机树算法;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于模糊决策树的保险企业数据异常访问检测方法 [J] . 梁春华 ,王建虹 ,孔德瑾 . 电脑开发与应用 . 2013,第004期
2. 基于最大访问模式挖掘的数据库异常行为检测 [J] . 刘玉葆 ,蔡嘉荣 ,印鉴 . 计算机研究与发展 . 2006,第0z3期
3. 基于随机空间树的数据流异常检测算法 [J] . 叶炼炼 . 计算机工程与设计 . 2017,第009期
4. 基于多维索引树编码的数据库分层访问技术研究 [J] . 王艳 ,刘继华 . 软件导刊 . 2016,第005期
5. 基于多维索引树编码的数据库分层访问技术研究 [J] . 王艳 ,刘继华 . 软件导刊 . 2016,第005期
6. 基于最大访问模式挖掘的数据库异常行为检测 [C] . 刘玉葆 ,中山大学计算机科学系 ,蔡嘉荣 . 第二十三届中国数据库学术会议（NDBC2006） . 2006
7. 面向数据库访问的用户行为异常检测与评估 [A] . 魏娜 . 2017

基于PCA和随机树的数据库异常访问检测

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅