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數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)存儲與交互的平臺，其中包含了機密與重要信息，是惡意人員攻擊的對象。外部人員的攻擊可通過基于角色的權(quán)限控制系統(tǒng)對未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問進(jìn)行限制，而來自內(nèi)部人員的偽裝攻擊往往不易被察覺。針對數(shù)據(jù)庫的訪問行為，提出一種基于主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和隨機樹（ Random tree，RT）的異常訪問檢測算法PCA-RT。首先，根據(jù)用戶提交的查詢語句特征構(gòu)造用戶數(shù)據(jù)庫訪問行為輪廓向量;然后，利用PCA算法對用戶行為輪廓進(jìn)行降維，使用隨機樹算法訓(xùn)練異常檢測器。基于事務(wù)處理性能委員會（ Transaction Processing Performance Council，TPC）組織發(fā)布的新代數(shù)據(jù)庫性能評測標(biāo)準(zhǔn)TPCE構(gòu)造實驗數(shù)據(jù)集，提取較為全面的用戶數(shù)據(jù)庫訪問行為輪廓特征向量。仿真實驗結(jié)果表明，使用PCA算法對數(shù)據(jù)的約簡達(dá)到35%以上，PCA-RT算法的精確率和召回率分別提高了1.78%和9.76%，從而證明了用戶行為輪廓向量構(gòu)造方法和PCA-RT算法對TPCE數(shù)據(jù)庫用戶訪問行為的異常檢測是有效的。
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