基于K-means和naive Bayes的数据库用户行为异常检测研究

Research of database user behavior anomaly detection based on K-means and naive Bayes
王旭仁1,2
冯安然1,2
何发镁2,3
马慧珍1,2
杨杰1,2
1. 首都师范大学 信息工程学院, 北京 100048
2. 中国科学院信息工程研究所 中国科学院网络测评技术重点实验室, 北京 100093
3. 北京理工大学 图书馆, 北京 100081

摘要

针对数据库用户行为异常导致数据库泄露问题,提出了一种基于K-means和naive Bayes算法的数据库用户异常检测方法。首先,利用数据库历史审计日志中用户的查询语句与查询结果,采用K-means聚类方法得到用户的分组;然后,使用naive Bayes分类算法构造用户异常检测模型。与单独使用naive Bayes分类法构造的模型相比,在数据预处理时其精简了用户行为轮廓的表示方法,降低了计算冗余,减少了81%的训练时间;利用K-means聚类方法得到用户组别,使检测的精确率提高了7.06%,F1值提高了3.33%。实验证明,所提方法大幅降低了训练时间,取得了良好的检测效果。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61373161)
中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室2018开放课题

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0755
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1128-1131
文章编号: 1001-3695(2020)04-036-1128-04

发布历史

[2020-04-05] 印刷出版

引用本文

王旭仁, 冯安然, 何发镁, 等. 基于K-means和naive Bayes的数据库用户行为异常检测研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1128-1131. (Wang Xuren, Feng Anran, He Famei, et al. Research of database user behavior anomaly detection based on K-means and naive Bayes [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1128-1131. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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