一种基于事务模板的恶意事务检测方法

恶意事务检测是数据库入侵检测技术研究中的一个重要课题,而及时的恶意事务检测是构建可生存性DBMS的基础.在已有的恶意事务检测方法的基础上,通过扩展对SQL操作语句的解析粒度,给出了蕴含条件子句逻辑结构的细粒度SQL操作语句特征向量表示方法,并在此基础上给出包含事务语句有向图和事务执行环境约束集合的事务模板表示方法,最后,在给出事务模板支持判定算法的基础上,提出了一种基于事务模板的恶意事务检测算法.为了验证提出方法的有效性,针对事务执行性能、检测类型以及检测率进行实验,结果表明该恶意事务检测方法不仅具有较好的性能,同时具有更强的检测能力和更广的适用范围.     

基于OCAR挖掘的数据库异常检测模型

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.