[发明专利]一种基于血缘关系的数据库审计方法有效

专利信息
申请号: 201910767801.3 申请日: 2019-08-20
公开(公告)号: CN110457405B 公开(公告)日: 2021-09-21
发明(设计)人: 王启凡;魏国富;殷钱安;陈一根;余贤喆;陶景龙;刘胜 申请(专利权)人: 上海观安信息技术股份有限公司
主分类号: G06F16/28 分类号: G06F16/28;G06F16/242;G06F21/62;G06K9/62
代理公司: 北京艾皮专利代理有限公司 11777 代理人: 刘媛
地址: 200120 上海市浦东新*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 血缘关系 数据库 审计 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于血缘关系的数据库审计方法,要解决的是现有数据库审计中存在的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,找出数据库的字段之间的血缘关系R;步骤二,基于血缘关系R,分别对数据库进行敏感数据字段、越权操作和重要表操作审计,得到异常结果。本发明通过抽取相关的数据,其中用数据库操作记录进行抽取血缘关系的工作,生成血缘关系表,用其他数据关联血缘关系表,用关联后的数据进行数据处理,提取特征,再用相关的模型进行识别,找出异常结果记录,工作效率和正确率高,满足了人们的使用需求。

技术领域

本发明涉及数据库审计领域,具体是一种基于血缘关系的数据库审计方法。

背景技术

SQL(Structured Query Language)是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言,这种语言具有交互性特点,能为用户提供极大的便利,数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。SQL语言不仅能独立应用于终端,还可以作为子语言为其他程序设计提供有效助力。

数据库的审计是正确应用的基础,现有的数据库审计方法虽然可以达到一定的效果,但是找出异常结果的正确率不高,人们也在进行相关方面的研究。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于血缘关系的数据库审计方法,以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:

一种基于血缘关系的数据库审计方法,具体步骤如下:

步骤一,找出数据库的字段之间的血缘关系R;

步骤二,基于血缘关系R,分别对数据库进行敏感数据字段、越权操作和重要表操作审计,得到异常结果。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤一中的方法一为:读取数据库操作记录中的SQL语句,对SQL语句进行解析,通过SQL语句中特有的规则找出体现数据传输的血缘关系,从而建立血缘关系表。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤一中的方法二为:利用人工智能算法,当数据库操作记录不完整时,可以通过对整个数据库字段先进行聚类再进行相似度计算,找出数据库字段之间的血缘关系,补充到血缘关系表中,结合上述两个方法产生的关系集合,若有冲突,以方法一的结果为准,并将这种关系定义为血缘关系。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤二中敏感数据字段的审计步骤为:通过客户提供的敏感数据字段和血缘关系R的字段进行关联,找到与敏感列有直接或间接血缘关系的列的结合,并把这些列定义为敏感字段群体,然后结合数据库操作日志审计敏感字段群体,找出对敏感字段群体进行异常操作的用户,分析数据传输日志和敏感字段群体,识别出对敏感数据字段进行大量导出操作的异常用户。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤二中越权操作的审计步骤为:首先定义用户的权限表,然后将用户的权限表和血缘关系表进行关联,找出进行越权访问操作的异常用户。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤二中重要表操作的审计步骤为:通过PageRank算法计算出血缘关系表的中心度,根据中心度进行排序找出重要表,最后对重要表操作用户进行审计,找出异常操作的用户。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤一中方法二的人工智能算法为kmeans算法,k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇,聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验知识,而分类过程为有监督过程,即存在有先验知识的训练数据集。

作为本发明实施例进一步的方案:步骤一中方法二中相似度计算的公式为:

C,D表示两个进行比较的列,ci,di表示列的元素(即列的具体内容),n,m表示两个列的长度。

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