本文選題：分布式 + 數(shù)據(jù)庫��； 參考：《計算機仿真》2013年11期

【摘要】：研究多層分布式大型差異數(shù)據(jù)庫入侵準確檢測的問題。與傳統(tǒng)的單層數(shù)據(jù)庫不同,多層數(shù)據(jù)庫的層次之間的數(shù)據(jù)存在較大的差異,分類屬性的差異化較小,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫入侵檢測過程只是簡單考慮了層與層之間的點對點數(shù)據(jù)檢測,沒有考慮層與層之間的相似性,放棄了應用層次間分類對檢測屬性的優(yōu)化,導致檢測準確性不高。為了避免上述傳統(tǒng)算法的缺陷,提出了一種基于粒子群辨別樹算法的多層分布式大型差異數(shù)據(jù)庫入侵檢測方法。提取計算機數(shù)據(jù)庫的入侵特征,并且將其作為數(shù)據(jù)庫入侵檢測的依據(jù)。建立粒子群辨別樹,對節(jié)電進行分層處理,通過運算不同層上的數(shù)據(jù)庫入侵檢測的概率,從而實現(xiàn)多層分布式大型差異數(shù)據(jù)庫的入侵檢測。實驗結果表明,利用上述算法進行多層分布式大型差異數(shù)據(jù)庫的入侵檢測,可以提高數(shù)據(jù)庫的安全性,保證數(shù)據(jù)庫的安全運行。
[Abstract]:The problem of accurate intrusion detection in multi-tier distributed large-scale differential database is studied. Different from the traditional single-layer database, there are great differences between the layers of the multi-layer database, and the differentiation of the classification attributes is small. The traditional database intrusion detection process only considers the point-to-point data detection between the layers. Without considering the similarity between the layers, we give up the optimization of the detection attributes by using the classification between the layers, which leads to the low accuracy of the detection. In order to avoid the defects of the traditional algorithms mentioned above, a multi-layer distributed intrusion detection method based on particle swarm discrimination tree (PSO) algorithm is proposed in this paper. The intrusion feature of computer database is extracted and used as the basis of database intrusion detection. A particle swarm discriminant tree is established to deal with the power saving in a hierarchical way. By calculating the probability of database intrusion detection on different layers, the intrusion detection of multi-layer distributed large-scale differential database is realized. The experimental results show that the above algorithm can improve the security of the database and ensure the safe operation of the database.
【作者單位】： 長春師范大學網(wǎng)絡中心;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1849801