【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机系统应用，尤其涉及一种数据库事务的异常检测方法、装置以及电子设备。
技术介绍
1、数据库事务(database transaction)是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作要么全部成功并对数据库做出永久修改，要么全部失败，数据库将回滚至事务开始之前的状态，事务的这一特性确保了数据库的一致性、完整性和可靠性。在现代数据库管理系统中，事务的异常检测至关重要，尤其在金融和运营商等高风险行业中，任何数据错误或安全问题都可能引发严重后果，如财务损失和客户信任受损。因此，及时准确地检测数据库事务中的异常行为，对于保障系统稳定性、安全防范和计算资源优化具有重要意义。传统的数据库事务异常检测方法主要包括以下几种：
2、(1)基于规则的方式：通过定义特定的规则或阈值来判断事务是否异常，这种方法简单易实现，但对复杂异常行为的识别能力有限；
3、(2)统计分析方式：通过对历史数据的统计分析，建立正常行为的模型，并将新事务与之进行对比，这种方法需要大量历史数据，并且在遇到新的、未见过的异常时效果较差；>
4、(3)传本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据库事务的异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述执行信息中的每个SQL语句构建向量化结果包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络包括目标卷积神经网络和目标循环神经网络，所述将所述向量序列输入至目标神经网络，以使所述目标神经网络基于所述向量序列对所述数据库事务进行异常检测，输出所述数据库事务的异常概率包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述向量序列输入至所述目标卷积神经网络，以使所述目标卷积神经网络对所述向量序列进行特征提取，输出所...
【技术特征摘要】
1.一种数据库事务的异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述执行信息中的每个sql语句构建向量化结果包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络包括目标卷积神经网络和目标循环神经网络，所述将所述向量序列输入至目标神经网络，以使所述目标神经网络基于所述向量序列对所述数据库事务进行异常检测，输出所述数据库事务的异常概率包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述向量序列输入至所述目标卷积神经网络，以使所述目标卷积神经网络对所述向量序列进行特征提取，输出所述数据库事务的特征向量包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入至所述目标循环神经网络，以使所述目标循环神经网络对所述特征向量进行时序建模，输出...
【专利技术属性】
技术研发人员：王康，秦延涛，左奇，申立军，
申请(专利权)人：金篆信科有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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