The invention relates to a method and system for identifying the data table, the data table recognition method comprises the following steps: obtaining user data table, and the recognition of the user data table, access to user data in the table of contents features and auxiliary features; the matching feature content features and auxiliary features and pre stored in the feature library the first, access to the content feature matching and auxiliary feature 2 matching; according to the first matching evaluation and 2 matching degree calculation for user table value; when the evaluation value is greater than the first predetermined threshold, the user will determine the data table as the core data assets table predetermined type. The above data table recognition method and system can accurately identify the attributes and types of the user data table, and the recognition accuracy is high.
【技术实现步骤摘要】
数据表识别方法和系统
本专利技术涉及数据库
,特别是涉及一种数据表识别方法和系统。
技术介绍
对于数据库的安全保护,一般会采用数据库审计或者数据库防火墙。然而数据库保护的核心是要保护用户在数据库存储的数据,因此识别哪些数据属于重要资产,从而可以设计敏感度更高的审计、监控策略来实现对这些重要数据的保护。目前的数据库安全产品,需要用户手动去配置,操作繁琐。另外,对于一些复杂的业务系统,用户根本无法精确判定哪些数据资产属于核心资产,因此不能针对不同等级的数据资产实施不同的审计和保护策略。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种数据表识别方法和系统,其能够自动识别用户数据表的类型和属性,识别准确率高。一种数据表识别方法,包括以下步骤:获取用户数据表,并对所述用户数据表进行特征识别,获取所述用户数据表中的内容特征和辅助特征;将所述内容特征和所述辅助特征与预先存储的特征库中的特征进行匹配,获取所述内容特征的第一匹配度和所述辅助特征的第二匹配度;根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述用户数据表的评价值;当所述评价值大于第一预设阈值时,将所述用户数据表判定为预定类型的核心数据资产表。在其中一个实施例中,所述根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述用户数据表的评价值的步骤包括:计算所述第一匹配度和所述第二匹配度的加权平均值,将所述加权平均值作为所述评价值。在其中一个实施例中,将所述用户数据表判定为预定类型的核心数据资产表的步骤包括:获取所述第一匹配度最大的内容特征;将所述用户数据表判定为第一匹配度最大的内容特征对应的核心数据资产表。在其中一个实施例中 ...
【技术保护点】
一种数据表识别方法,其特征在于,包括以下步骤:获取用户数据表,并对所述用户数据表进行特征识别,获取所述用户数据表中的内容特征和辅助特征;将所述内容特征和所述辅助特征与预先存储的特征库中的特征进行匹配,获取所述内容特征的第一匹配度和所述辅助特征的第二匹配度;根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述用户数据表的评价值;当所述评价值大于第一预设阈值时,将所述用户数据表判定为预定类型的核心数据资产表。
【技术特征摘要】
1.一种数据表识别方法,其特征在于,包括以下步骤:获取用户数据表,并对所述用户数据表进行特征识别,获取所述用户数据表中的内容特征和辅助特征;将所述内容特征和所述辅助特征与预先存储的特征库中的特征进行匹配,获取所述内容特征的第一匹配度和所述辅助特征的第二匹配度;根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述用户数据表的评价值;当所述评价值大于第一预设阈值时,将所述用户数据表判定为预定类型的核心数据资产表。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述用户数据表的评价值的步骤包括:计算所述第一匹配度和所述第二匹配度的加权平均值,将所述加权平均值作为所述评价值。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述用户数据表判定为预定类型的核心数据资产表的步骤包括:获取所述第一匹配度最大的内容特征;将所述用户数据表判定为第一匹配度最大的内容特征对应的核心数据资产表。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述用户数据表判定为预定类型的重要数据资产表的步骤之后,还包括:显示所述用户数据表的识别结果。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:当所述评价值大于第二预设阈值且所述评价值小于或者等于第一预设阈值时,则显示与所述用户数据表相关联的数据表,并将所述用户数据表存储为第一匹配度最大的内容特征对应的数据资产表,其中所述第二预设阈值小于所...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱隽,
申请(专利权)人:深圳市深信服电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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