網絡數據庫安全管理

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摘要：由于數據資源使用形式靈活、數據庫的共享范圍擴大，導致數據的保密性、安全性大大降低，因此提出基于異常數據檢測的網絡數據庫安全管理。基于異常數據檢測路徑的搭建、確定異常數據目標，完成異常數據檢測的網絡數據庫安全管理流程設計。結合異常數據結束檢測的條件，實現網絡數據庫的安全管理。仿真實驗證明，本文管理方法，相比于傳統安全管理方法，網絡數據庫安全性提高11.76%，適用于網絡數據庫安全管理。

關鍵詞：異常數據；數據檢測；網絡數據庫；安全管理

一、異常數據檢測的網絡數據庫安全管理流程設計

（一）搭建網絡數據庫中異常數據檢測路徑

在網絡數據庫中提取數據，進行異常數據檢測，能夠大大提高網絡數據庫的安全性，搭建的異常數據檢測路徑，需將網絡數據庫中屬性數據組成集合[2]。在網絡數據庫中進行異常數據檢測的過程中，數據庫中所有的數據都為待檢測數據，通過設置數據聚類中心O，數據聚類半徑R，依托隸屬度計算、數據檢測偏差S，完成有效數據的檢測，得到目標數據[3]。

（二）確定網絡數據庫中異常數據檢測目標

根據網絡數據庫的特征，進行網絡數據庫中異常數據檢測目標確定。使用網絡數據庫的用戶，通過Web瀏覽器，掌握基本的網絡操作，就能訪問任何一臺連接Internet的計算機中的網絡數據庫。根據網絡數據庫的運行特征，確定網絡數據庫中異常數據檢測目標，將數據庫中數據屬性進行離散化處理，使得所有數據成為模糊集合。根據異常數據特征，進行異常數據屬性的模糊頻繁值計算。結合小信任度條件，獲取關聯模糊的數據，實現異常數據目標的確定。

二、實現基于異常數據檢測的網絡數據庫安全管理

網絡數據庫安全管理的實現具體步驟如下所述：第一步，將數據庫中數據，利用C均值模糊聚類算法，對所有數據屬性進行聚類，計算各個數據屬性的隸屬度。第二步，把網絡數據庫中的數據屬性進行轉換，形成屬性模糊集，根據數據模糊關聯規則，對數據屬性進行均值處理，形成具有不同的界限數據集合。第三步，對不同的界限數據集合，進行反復檢測，對異常數據是否達到結束檢測的條件進行判斷，判定是否繼續執行檢測。依托數據聚類中心O，數據聚類半徑R，依托隸屬度計算、數據檢測偏差S計算，結合數據屬性離散化處理的結果，完成網絡數據庫中異常數據檢測。然后對檢測出的異常數據進行處理，結合異常數據結束檢測的條件，實現本文研究。

三、仿真實驗

（一）實驗準備

為了驗證本文設計的有效性，進行仿真實驗分析。實驗過程中，以常規的網絡數據庫安全管理方法作為仿真實驗對象，為了保證實驗的有效性，減少仿真實驗的影響因素，使用兩臺PC機作為仿真實驗設備，PC機的內存分別為4GDDR3，配置為coreCPUT4300。設置數據庫中的數據總數為M，有m種不同的數據屬性，異常數據為ai，具有的屬性是bj，使用兩種安全管理方法，進行安全性仿真實驗。仿真實驗設置時間為1周，利用安全性檢測軟件，每天檢測數據庫的安全性情況，根據檢測所得分數，確定數據庫的安全狀態，并將檢測分數呈現在同一數據圖表中。

（二）結果分析

本文管理方法，相比于常規安全管理方法，能將網絡數據庫的安全性提高11.76%，具有切實有效性。

四、結語

本文提出基于異常數據檢測的網絡數據庫安全管理，結合異常數據結束檢測的條件，實現網絡數據庫的安全管理。通過仿真實驗證明，基于異常數據檢測的網絡數據庫安全管理方法，相比于常規安全管理方法，能有效提高網絡數據庫的安全性，希望本文能夠為數據安全管理提供參考依據。

參考文獻

[1]畢猛,王安迪,徐劍,等.基于離散馬爾科夫鏈的數據庫用戶異常行為檢測[J].沈陽工業大學學報,2018,40(1):75-79.

[2]許剛,王展,臧大偉,等.基于鏈路狀態數據庫的數據中心網絡異常檢測算法[J].計算機研究與發展,2018,v.55(04):145-160.

[3]曹科研,欒方軍,孫煥良,等.不確定數據基于密度的局部異常點檢測[J].計算機學報,2017(10):37-50.

作者:伍永鋒 單位：貴州財經大學