计算机数据库入侵检测技术分析

摘要：作为数据库管理的重要内容，入侵检测技术的应用对于改善计算机数据库的信息安全与完整具有重要作用。本文首先介绍了计算机数据库入侵检测技术类型，然后探讨了计算机数据库入侵检测技术的应用瓶颈及完善措施，以期为相关技术人员提供参考。

计算机数据库入侵检测技术类型

1 误用检测技术

2 异常检测技术

异常检测技术是将用户常用的习惯行为模型嵌入到数据库中，对照分析行为模型中的行为与用户的实际操作行为，根据用户的异常操作行为进行诊断识别。异常检测技术无需经验，相比较误用检测技术，其操作更为方便，且具有更快的检测效率。

计算机数据库入侵检测技术应用瓶颈及完善措施

1 计算机数据库入侵检测技术的应用瓶颈

（1）自我防御性能不足：由于入侵检测技术的发展仍存在较多缺陷，且由于设计人员专业知识丰富度较低，这在一定程度上影响了入侵技术自我防御性能的提升。当病毒或黑客侵入到检测技术内部时，其有限的防御性能便很难实现入侵检测，进而对数据库的安全也会造成威胁。

（2）误报率、漏报率较高：企业信息与个人信息是组成数据库信息的主要内容，所以信息安全性受到多行业及组织的关注。在入侵技术研发过程中，设计人员通常对部分关键点设置较高的验证要求，这就造成系统在面对无害性病毒时也会采取强制性隔离措施，而这些强制性措施会影响数据库的整体安全性，由此干扰技术检测的正确率与效率。②

（3）可扩展性较低：入侵检测技术并不具备自动更新功能，所以对于新型病毒及异常行为的判别及诊断能力较低，由此导致病毒泛滥，严重时引发数据库安全防线的整体破坏。

（4）入侵检测效率不高：入侵检测对于各类数据的入侵及反入侵都需要使用较多的二进制数据进行计算，从而保证数据运行的可靠性。然而大量的运算过程也会浪费较多的时间与资源，进而影响入侵检测的效率。

2 计算机数据库入侵检测技术的完善措施

（1）对apriori算法进行优化

apriori算法主要用于调查数据库中的大项目，其虽能有效整理待选集，但在调查综合性较强的大项目时随着待选集整理项目的增加，其整理的时间也会不断延长，进而影响整理效率。对apriori算法进行优化的措施主要有：①对数据库进行恰当扫面，尽量将算法优化组合为能利用编码进行获取的apriori算法，利用数据库扫描结果开展项目编码，进而改善挖掘算法；②降低数据库中待选集总体候选项的数量，形成新的候选集，从而保证系统项目集地域系统的支持维度。

（2）对系统模型进行优化

检测系统的运行步骤主要为：审计数据检测；入侵行为诊断；入侵提示。对系统模型进行优化设计的措施有：

①知识规则库，检测系统要求的安全模式通常需要从知识数据库中提取，系统会对规则库中的行为与用户实际操作行为进行对比分析，如果两者相配合，则表示用户操作行为正常安全，不配合则表明为非法入侵行为；②数据获取，此种模型组要在训练阶段工作，用于获取审计数据及数据库主机日志资料，进而反映出用户的历史操作行为及数据特征，且为规则与知识库构建及系统检测提供基本条件；③入侵检测，利用入侵检测算法，提取规则库中的规则性术，进而完成对用户操作行为的检测。③

（3）对数据库知识标准进行统一管理

有效了解入侵特征是实施入侵技术优化与完善的重要方式，掌握特征库的覆盖面与准确度，以促进入侵检测结构的优化。另外，相关研究是数据挖掘中的常用技术，其关键在于对一组item的规定及记录的整理，继而在完成研究与整理后能对不同item之间的关系进行明确，并将其结合到数据库中，在研究整理隐藏入侵行为的基础上，提高诊断潜在入侵行为的效率。这种方法主要是利用迭代技术，获取数据库中的复杂相机，并通过复杂项集到规则的转换，存进检测系统按照此种规则进行工作。

结束语

入侵检测技术的应用质量将直接关系着计算机数据库的运行安全和质量，因此，相关技术与研究人员应加强有关数据库入侵检测技术的分析，总结入侵检测技术的应用缺陷及关键优化措施，以逐步改善入侵检测技术的应用水平。