基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法技术

本发明专利技术涉及数据安全检测技术领域，其公开了基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，包括数据采集、特征抽取、用户行为画像构建、异常检测等步骤；本发明专利技术通过图神经网络模型，能够学习用户‑行为图中的复杂关系，从而更准确地识别异常行为通过本发明专利技术能够实时监测数据库用户的活动，一旦发现潜在的异常行为，系统会自动触发预警机制，从而及时防止可能的数据泄露或其他安全事件；不仅考虑了用户的基本信息和行为日志，还考虑了操作环境等多种因素，能够更全面地描述用户行为，从而提高检测的准确性，同时采用了图神经网络模型，具有较强的学习和推理能力，能够有效地处理复杂的用户行为数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据安全检测，具体涉及基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法。

技术介绍

1、随着信息技术的迅速发展，数据库在存储和管理大量数据方面发挥着越来越重要的作用。然而，随之而来的是数据库安全威胁的增加，尤其是内部人员的异常行为，这些行为可能导致数据泄露、损坏或其他安全问题。传统的数据库安全措施主要依赖于访问控制和身份验证，但这些方法对于检测和预防内部人员的恶意或异常行为往往不够有效。

2、近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于用户行为分析的异常检测方法受到了广泛关注。这些方法通过分析用户的正常行为模式，以识别出不符合这些模式的异常行为。然而，现有的方法多数基于传统的机器学习算法，如支持向量机(svm)、决策树等，这些方法在处理复杂的非线性关系和非结构化数据方面存在局限性。

3、图神经网络(graph neura l networks,gnns)是一类新兴的深度学习模型，它们特别适用于处理图结构数据。gnns能够有效地学习节点之间的复杂关系，并通过节点和边的迭代消息传递机制来更新节点状态，从而捕获图中的全局和局本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过语法分析进行特征提取方式如下：

3.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过统计分析进行特征提取的方式如下：

4.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过环境分析进行特征提取的方式如下：

5.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过数据分析进行特...

【技术特征摘要】

1.基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过语法分析进行特征提取方式如下：

3.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过统计分析进行特征提取的方式如下：

4.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过环境分析进行特征提取的方式如下：

5.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，通过数据分析进行特征提取的方式如下：

6.根据权利要求1所述的基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，用户画像的形成方式如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：廉明，李腾，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：