| 一種基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)庫入侵檢測(cè)模型 | |
| 所屬分類:技術(shù)論文 | |
| 上傳者:aet | |
| 文檔大小:976 K | |
| 標(biāo)簽: 開發(fā)工具 | |
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| 文檔介紹:提出了一種可以檢測(cè)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中異常事務(wù)入侵檢測(cè)模型。該模型運(yùn)用粗糙集理論從用戶歷史會(huì)話中提取用戶正常行為輪廓,并利用散列算法來加速SQL模板的匹配,既可以有效檢測(cè)異常事務(wù),又可以避免因?yàn)橐粌纱握`用而把無辜的用戶誤認(rèn)為是惡意攻擊者。對(duì)模型的性能做了測(cè)試和分析。 | |
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