KMApriori:一种有效的数据库异常检测方法

作     者：邝祝芳 谭骏珊 KUANG Zhu-fang;TAN Jun-shan

作者机构：中南林业科技大学计算机科学学院湖南长沙410004 

出 版 物：《计算机工程与科学》 (Computer Engineering & Science)

年 卷 期：2008年第30卷第6期

页      码：18-21,28页

摘      要：本文提出了一个基于聚类分析与关联规则挖掘技术的有效数据库异常检测KMApriori方法,设计了一个系统框架,研究了该框架中的关键技术。通过实验表明,KMApriori方法能够检测出数据库用户的异常行为。与基于关联规则挖掘技术的数据库异常检测Apriori方法相比,在时间开销上,KMApriori方法优于Apriori方法,并且随着数据量的增加,KMApriori的优越性更明显;此外,KMApriori方法检测正确率也高于Apriori方法。

主 题 词：数据库安全 异常检测 聚类分析 关联规则挖掘 

学科分类：08[工学] 0839[0839] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-130X.2008.06.007

馆 藏 号：203127071...