【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法、系统、设备和可存储介质，属于智能运维领域。
技术介绍
1、金融领域中，数据是驱动决策和业务运营的核心要素。随着数字化转型的加速，金融机构积累了海量数据，包括交易记录、客户信息、市场动态、风险评估等。目前，数据的主要存储方式仍然为关系型数据库。在关系型数据库中，sql(structured query language)作为一种标准化的数据库查询语言，被广泛应用于数据获取、处理和分析。然而，随着数据量的增长和复杂性的增加，sql语句的质量问题日益凸显，常见的包括：
2、(1)查询性能问题：由于数据量大、表结构复杂、索引设计不合理等原因，一些sql查询可能执行效率低下，导致系统响应慢，影响用户体验和业务流程。
3、(2)数据准确性问题：低质量的sql查询可能导致数据提取错误、遗漏或重复，影响数据分析结果的准确性，进而影响到决策制定和风险管理。
4、(3)资源浪费问题：无效或冗余的sql查询可能会消耗过多的计算资源和存储空间，增加运维成本和能源消耗。
5、(4)安全隐患问题：不恰当的sql查询语句可能会暴露敏感信息，引发数据泄露和安全风险。
6、在金融行业，数据管理和安全受到严格的监管要求，对于sql语句的质量要求同样非常严格。同时，在激烈的市场竞争中，金融机构也需要借助数据分析和智能决策提升业务绩效和客户体验。此外，随着金融数据量的爆炸性增长，传统的sql查询方法已经无法满足高效、准确和安全的数据处理需求，因此，
7、目前，在金融领域中，sql质量评分已颇受重视，通过设计不同的评分算法优化查询性能、提高数据准确性和安全性。已有的sql质量评分算法主要有以下几类方法：
8、(1)语法和语义检查：主要检查sql语句的语法是否正确，以及语义是否合理。例如，检查是否存在语法错误、表和列是否存在、join操作的条件是否满足等。
9、(2)性能评估：主要关注sql语句的执行性能，如查询响应时间、资源消耗等。该类方法可能基于历史数据和数据库统计信息预测sql语句的执行性能。
10、(3)安全性和合规性检查：这类算法主要检测sql语句是否存在潜在的安全风险，如sql注入、权限滥用、敏感数据泄露等。同时，它们也可能检查sql语句是否符合特定的合规要求或最佳实践。
11、传统方法通常基于固定规则或静态特征进行分析，难以适应sql语句结构和语义的动态变化。同时，还需要手动定义和维护复杂的规则和指标，难以自动化和扩展到大规模的sql查询集。
技术实现思路
1、基于以上分析，本专利技术提出了一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，该方法通过引入动态图卷积层，根据sql语句的结构和语义变化动态更新权重，提高了模型的适应性和泛化能力。该评分方法具体步骤为：
2、(1)收集历史sql查询语句，包括正常操作和已知的攻击或异常行为，并将sql语句转换为抽象语法树；
3、(2)对每条sql语句的ast进行图化表示并建动态sql图，根据当前sql语句特征动态更新边的权重；
4、(3)提取sql图的结构特征和属性特征；
5、(4)对于历史数据，根据其是否涉及安全事件或异常行为，为其分配风险标签；
6、(5)构建一个包含动态图卷积层、自注意力机制和多任务学习的图神经网络模型，用于学习sql图的嵌入表示；
7、(6)使用有监督学习方法训练图神经网络模型，sql图的特征作为输入，风险评分和其他相关任务的预测值作为输出。
8、(7)对于新的sql查询语句，首先将其转换为ast并构建sql图，然后提取其特征并输入到训练好的图神经网络模型中，得到图的嵌入表示。
9、进一步地，步骤(6)中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，w(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算w(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
10、进一步地，步骤(6)中，在图神经网络模型中引入自注意力机制，计算节点v的自注意力系数其中，w、w1和w2为可学习的权重向量和权重矩阵，和为节点v在不同层的隐藏状态，softmax函数用于归一化注意力系数，tanh函数用于非线性映射。在多层感知器的最后一层添加多个输出节点，并使用共享的隐藏层来实现多任务学习。
11、进一步地，步骤(7)中，计算risk_score＝sigmoid(∑vg(v)×αv×wr×hv)，其中，g(v)是一个与节点v相关的可学习权重调整函数，g(v)＝wg×hv+bg，参数wg和bg是可学习的权重和偏置，αv是节点v的自注意力系数，hv是节点v的隐藏状态，wr是可学习的权重矩阵，sigmoid函数将风险评分压缩到[0,1]范围内。
12、本专利技术又提供一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分系统，该系统包括以下模块：
13、(1)数据收集与预处理模块：该模块收集历史sql查询语句，包括正常操作和已知的攻击或异常行为，并将sql语句转换为抽象语法树；
14、(2)动态sql图构建模块：该模块对每条sql语句的ast进行图化表示，构建图时，根据当前sql语句特征动态更新边的权重；
15、(3)特征提取模块：提取sql图的结构特征和属性特征；
16、(4)风险标签分配模块：对于历史数据，根据其是否涉及安全事件或异常行为，为其分配风险标签；
17、(5)图神经网络模型构建模块：构建一个包含动态图卷积层、自注意力机制和多任务学习的图神经网络模型，用于学习sql图的嵌入表示；
18、(6)模型训练模块：使用有监督学习方法训练图神经网络模型，sql图的特征作为输入，风险评分和其他相关任务的预测值作为输出。
19、(7)风险评分计算模块：对于新的sql查询语句，首先将其转换为ast并构建sql图，然后提取其特征并输入到训练好的图神经网络模型中，得到图的嵌入表示。
20、进一步地，模型训练模块中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，w(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算w(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
21、进一步地，模型训练模块中，在图神经网络模型中引入自注意力机制，计算节点v的自注意力系数其中，w、w1和w2为可学习的权重向量和权重矩阵，和为节点v在不同层的隐藏状态，softmax函数用于归一化注意本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分方法，该方法引入动态图卷积层，根据SQL语句的结构和语义变化动态更新权重，其特征在于：具体步骤为：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，W(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算W(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在图神经网络模型中引入自注意力机制，计算节点v的自注意力系数其中，w、W1和W2为可学习的权重向量和权重矩阵，和为节点v在不同层的隐藏状态，softmax函数用于归一化注意力系数，tanh函数用于非线性映射。在多层感知器的最后一层添加多个输出节点，并使用共享的隐藏层来实现多任务学习。
4.如权利要求1所述
5.一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分系统，其特征在于：该系统包括以下模块：
6.如权利要求5所述的一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分系统，其特征在于：模型训练模块中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，W(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算W(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
7.如权利要求5所述的一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分系统，其特征在于：模型训练模块中，在图神经网络模型中引入自注意力机制，计算节点v的自注意力系数其中，w、W1和W2为可学习的权重向量和权重矩阵，和为节点v在不同层的隐藏状态，softmax函数用于归一化注意力系数，tanh函数用于非线性映射。在多层感知器的最后一层添加多个输出节点，并使用共享的隐藏层来实现多任务学习。
8.如权利要求5所述的一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分系统，其特征在于：风险评分计算模块中，计算risk_score＝sigmoid(∑vg(v)×αv×Wr×hv)，其中，g(v)是一个与节点v相关的可学习权重调整函数，g(v)＝wg×hv+bg，参数wg和bg是可学习的权重和偏置，αv是节点v的自注意力系数，hv是节点v的隐藏状态，Wr是可学习的权重矩阵，sigmoid函数将风险评分压缩到[0,1]范围内。
9.一种设备，所述设备包括：数据采集装置、处理器和存储器；所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行上述1-4任一项方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行上述1-4任一项方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，该方法引入动态图卷积层，根据sql语句的结构和语义变化动态更新权重，其特征在于：具体步骤为：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，w(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算w(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在图神经网络模型中引入自注意力机制，计算节点v的自注意力系数其中，w、w1和w2为可学习的权重向量和权重矩阵，和为节点v在不同层的隐藏状态，softmax函数用于归一化注意力系数，tanh函数用于非线性映射。在多层感知器的最后一层添加多个输出节点，并使用共享的隐藏层来实现多任务学习。
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，其特征在于：步骤(7)中，计算risk_score＝sigmoid(∑vg(v)×αv×wr×hv)，其中，g(v)是一个与节点v相关的可学习权重调整函数，g(v)＝wg×hv+bg，参数wg和bg是可学习的权重和偏置，αv是节点v的自注意力系数，hv是节点v的隐藏状态，wr是可学习的权重矩阵，sigmoid函数将风险评分压缩到[0,1]范围内。
5.一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分系统，其特征在于：该系统包括以下模块：
6.如权利要求5所述的一种基于深度学习的金融数...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈传凯，刘宁，李超德，
申请(专利权)人：北京新数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。