【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常检测，特别是指一种基于图神经网络的sql风险语句检测方法及系统。
技术介绍
1、sql作为一种标准化的数据库查询语言，已成为现代信息系统中不可或缺的组成部分，图神经网络是一种处理图结构数据的深度学习模型，能够对节点、边和整个图进行表示学习，而基于图神经网络的sql风险语句检测方法则是通过图神经网络技术，结合sql语句的结构化特性，进行风险检测的一种方法。
2、sql风险语句通常是由攻击者或不良用户通过特制的sql语句实施的，这些语句可能会导致数据泄露、未经授权的数据修改或删除，甚至导致整个数据库的服务中断，因此对sql风险语句进行检测对提升数据库系统的安全性和鲁棒性，保护数据的完整性、机密性和可用性具有重要意义。
3、现有的sql检测方法可以大致分为基于规则的传统方法和基于人工智能的方法。传统方法通过预定义规则或模式匹配对sql语句进行分析，这些方法通常依赖于关键字黑名单、正则表达式规则或特征模板，其实现方式较为简单，导致在面对变种攻击或未知攻击时表现不佳，无法适应攻击技术的快速演变，难以处理复...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络的SQL风险语句检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的SQL风险语句检测方法，其特征在于，在所述S1之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的SQL风险语句检测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的SQL风险语句检测方法，其特征在于，所述高维嵌入表示具体为：
5.根据权利要求1所述基于图神经网络的SQL风险语句检测方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于图神经网络的SQL风险语...
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的sql风险语句检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的sql风险语句检测方法，其特征在于，在所述s1之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的sql风险语句检测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的sql风险语句检测方法，其特征在于，所述高维嵌入表示具体为：
5.根据权利要求1所述基于图神经网络的sql风险语句检测方法，其特征在于，所述s4具体包括：
6.根据权利要求5所述的...
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