基于多维度特征的数据库恶意行为检测与阻断方法及系统
申请号:CN202510527474
申请日期:2025-04-25
公开号:CN120493295A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多维度特征的数据库恶意行为检测与阻断方法及系统,实时采集性能指标数据,对性能指标数据依次进行平滑处理和归一化处理构建时间序列特征向量;对网络流量数据进行解析和特征提取,得到异常连接模式特征向量;将采集到的多维度特征向量输入到改进型因子分解机中,利用MFB池化技术进行特征交叉和降维处理,得到降维特征向量;将降维特征向量输入由XGBoost决策树模型和DRL模型组成的双模协同检测机制中,输出动态风险检测结果;基于动态风险检测结果中的风险等级启动分级阻断策略;本发明实现了特征提取、风险评级、分级阻断的闭环防护,具备自适应阈值调整与批量检测加速能力,确保数据库服务的连续性与高效性。
技术关键词
决策树模型
阻断方法
性能指标数据
模式特征向量
网络流量数据
风险
UDP数据包
滑动窗口机制
网络边界
多因子认证
高维特征向量
阻断设备
XGBoost模型
粒子
动态
双线性
识别网络流量
位置更新