| 一種基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)庫入侵檢測模型 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：976 K | |
| 標簽： 開發(fā)工具 | |
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| 文檔介紹：提出了一種可以檢測數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中異常事務入侵檢測模型。該模型運用粗糙集理論從用戶歷史會話中提取用戶正常行為輪廓，并利用散列算法來加速SQL模板的匹配，既可以有效檢測異常事務，又可以避免因為一兩次誤用而把無辜的用戶誤認為是惡意攻擊者。對模型的性能做了測試和分析。 | |
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