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基于OCAR挖掘的数据库异常检测模型
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:通信学报
  • 时间:0
  • 页码:1-5
  • 语言:中文
  • 分类:TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60673127);国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2007AA012404);江苏省科技支撑计划基金资助项目(BE2008135);致谢 感谢清华大学郑吉平博士和佛山科学与技术学院钟勇博士给予的建议和帮助.
  • 相关项目:具有可生存能力的安全DBMS关键技术研究
中文摘要:

提出了一种基于OCAR挖掘的数据库异常检测模型,通过对含有WHERE条件的SQL语句唯一确定的完全条件表达式进行特征提取和形式化分析,挖掘表征用户正常行为模式的目标一条件关联规则集(OCARS),并利用OCARS进行数据库异常检测,给出了针对OCARS的挖掘算法和异常检测算法,并给出针对事务异常检测扩展方案。最后,通过SQL注入检测实验对模型的性能和应用作了分析。

英文摘要:

A database anomaly detection model based on mining object-condition association rules (OCAR) was proposed. Through analyzing and formalizing the only maximum conditional expression of SQL statements with WHERE clause, the object-condition association rule sets (OCARS) are mined, which represent normal user patterns. And the OCARS are used in anomaly detection. Additionally, OCARS mining algorithm and anomaly detection algorithm were given, and they could be easily used in anomaly transaction detection mechanism. In the end, the experiments about detecting SQL injection were given, and the performance and application were also analyzed.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
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  • 邮编:100078
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  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019