CN111046019A - 数据库安全隐患排查方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据库安全隐患排查方法及装置。所述方法包括以下步骤：100：根据采集时间节点、采集频率、采集参数，采集数据库的多种信息；200：对采集到的信息进行加工处理，包括对步骤100中获取的多种信息进行筛选，以进行有效性区分；300：根据加工处理过的信息预测隐患内容。本发明通过对数据的自动采集、处理和分析，实现数据库安全隐患的快速排查，从而解决人工分析带来的问题定位非常耗时，且对排查人员的技术水平要求高，排查难度大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据库安全隐患排查方法及装置。
背景技术
目前，随着网络技术的迅速发展，数据库的安全问题也日渐凸显，严重威胁数据库的发展。因此，数据库的安全隐患问题需要从业者不得不正视的问题。现有的对于数据库安全隐患的排查主要是通过人工分析零星分散在各种文件(如表格、视图、日志)中的信息，基本属于大海捞针式的定位，问题定位非常耗时，且对排查人员的技术水平要求高，排查难度大。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有数据库安全隐患排查技术中存在的问题，提供一种数据库安全隐患排查方法及装置，以实现数据库安全隐患的快速排查。
本发明提供了一种数据库安全隐患排查方法，包括：
100：根据采集时间节点、采集频率、采集参数，采集数据库的多种信息；包括：
预先设置安全隐患的排查时间节点和频率；所述采集参数包括：与数据库隐患相关的信息，与数据库隐患相关的信息可包括数据库历史信息、隐患信息、数据库装置隐患基本信息、数据库装置位置信息、所述的隐患信息包括有：数据库历史数据、数据库隐患基本参数、以及数据库状态描述信息。
200：对采集到的信息进行加工处理，包括对步骤100中获取的多种信息进行筛选，以进行有效性区分；
300：根据加工处理过的信息预测隐患内容。
可选地，所述相关数据至少包含隐患成因、隐患位置、隐患特点中的一种。
可选地，根据加工处理过的信息预测隐患内容包括：通过数据库接口从数据库各模块中获取相关数据，获取预先设置的隐患修复处理策略，其中，通过相关数据与隐患修复处理策略的关联关系，获得隐患修复处理策略。
可选地，根据加工处理过的信息预测隐患内容包括：
通过聚类分析、关联分析、决策树分析等数据分析挖掘技术对相关数据进行建模，相关的数据分析模型包括聚类分析模型、关联分析模型；
通过Mahout的关联分析算法，对隐患与各参数进行关联分析找出各类隐患与各参数之间的关联关系。；
在各类隐患与各隐患参数之间的关联关系基础上，根据隐患内容、处理方式，对隐患进行聚类；
根据隐患与隐患、事件之间的关联关系，为隐患排查提供预测。
可选地，所述方法还包括：对经步骤300处理后的信息进行分析和挖掘。
可选地，对经步骤300处理后的信息进行分析和挖掘包括：
从经步骤300处理后的信息中抽取采样数据；
确定特征向量中元素的权重值，假设权重值为W，元素即特征向量的组成部分对信息挖掘的重要性参数为h，则W＝h*3，对特征向量进行修正；
设置迭代矩阵，随机选择符合要求的迭代矩阵，通过迭代进行修正，逐步靠近目标；将信息集合与迭代矩阵相乘，然后与修正后的特征向量相乘，得到第一中间信息集合，求出第一中间信息集合与信息集合的第一偏移率；将第一中间信息集合与迭代矩阵相乘，然后与修正后的特征向量相乘，得到第二中间信息集合，求出第二中间信息集合与第一中间信息集合的第二偏移率，当第二偏移率小于第一偏移率时，继续上述迭代过程，直至第n偏移率小于设定阈值，得到目标信息集合，当第二偏移率大于第一偏移率时，修订迭代举着，重新进行迭代；
将目标信息结合的信息进行归一化，将归一化过程中删除的信息进行原始位置标记，并存入信息缓冲集合；
根据信息归一化的结合，从决策表中选取相应决策。
可选地，所述方法还包括：根据预测结果，分析隐患与数据库缺陷、隐患与历史事故事件之间的关联关系，利用人机接口展示给用户。
可选地，对采集到的信息进行加工处理，包括：确定至少一种信息筛选方案对采集的信息进行清洗，并获取用户根据采集的信息对每种信息筛选方案设定的筛值；
根据至少一种信息筛选方案和用户设定的筛选值对采集的信息进行筛选，以对采集的信息进行清洗；
其中，所述至少一种筛选方案包括：将不符合目标特征的信息从采集的信息中删除；筛选值包括目标特征。
本发明还提供了一种数据库安全隐患排查装置，包括存储器和处理器，其中，所述处理器用于读取存储器中的计算机可读程序以执行上述任一方法。
本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述任一所述方法。
本发明的有益效果在于：
本发明通过对数据的自动采集、处理和分析，实现数据库安全隐患的快速排查，从而解决人工分析带来的问题定位非常耗时，且对排查人员的技术水平要求高，排查难度大的问题。
附图说明
图1为实施本发明的方法流程图；
图2为本发明提供的数据库隐患排查装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
如图1所示，本发明提供的一种数据库安全隐患排查方法，包括以下步骤：
100：根据采集时间节点、采集频率、采集参数，自动采集数据库的多种信息。
其中，用户可预先设置安全隐患的排查时间节点和频率。例如，通过人机交互接口预先设置排查时间节点和频率。所述采集参数包括：与数据库隐患相关的信息，与数据库隐患相关的信息可包括数据库历史信息、隐患信息、数据库装置隐患基本信息、数据库装置位置信息、所述的隐患信息包括有：数据库历史数据、数据隐患基本参数、以及数据库状态描述信息。
200：对采集到的信息进行加工处理，包括对步骤100中获取的多种信息进行筛选，以进行有效性区分。
具体地，确定至少一种信息筛选方案对采集的信息进行清洗，并获取用户根据采集的信息对每种信息筛选方案设定的筛值；
根据至少一种信息筛选方案和用户设定的筛选值对采集的信息进行筛选，以对采集的信息进行清洗。
可选地，所述至少一种筛选方案包括：将不符合目标特征的信息从采集的信息中删除；筛选值包括目标特征。
300：根据加工处理过的信息预测隐患内容。
在步骤300中，首先，通过数据库接口从数据库各模块中获取相关数据，接着获取预先设置的隐患修复处理策略。具体可以通过相关数据与隐患修复处理策略的关联关系，获得隐患修复处理策略。所述相关数据可以是隐患成因、隐患位置、隐患特点等。
可选地，还可通过数据分析与挖掘预测隐患内容。例如，可通过聚类分析、关联分析、决策树分析等数据分析挖掘技术对相关数据进行建模，相关的数据分析模型包括聚类分析模型、关联分析模型。
通过例如Mahout的关联分析算法，对隐患与各参数进行关联分析找出各类隐患与各参数之间的关联关系。
在各类隐患与各隐患参数之间的关联关系基础上，根据隐患内容、处理方式等，对隐患进行聚类。上述聚类可采用常见的聚类方法，在此不再赘述。
之后，根据隐患与隐患、事件之间的关联关系，为隐患排查提供预测。具体地，通过对隐患信息的建模，关联隐患与各事件之间的权重，以对隐患的排查、预测、类别判断以及指导自动提供数据支撑。
可选地，进一步对经步骤300处理后的信息进行分析和挖掘，包括：
从经步骤300处理后的信息中抽取采样数据；
确定特征向量中元素的权重值，假设权重值为W，元素即特征向量的组成部分对信息挖掘的重要性参数为h，则W＝h*3，对特征向量进行修正；
设置迭代矩阵，随机选择符合要求的迭代矩阵，通过迭代进行修正，逐步靠近目标；将信息集合与迭代矩阵相乘，然后与修正后的特征向量相乘，得到第一中间信息集合，求出第一中间信息集合与信息集合的第一偏移率；将第一中间信息集合与迭代矩阵相乘，然后与修正后的特征向量相乘，得到第二中间信息集合，求出第二中间信息集合与第一中间信息集合的第二偏移率，当第二偏移率小于第一偏移率时，继续上述迭代过程，直至第n偏移率小于设定阈值，得到目标信息集合，当第二偏移率大于第一偏移率时，修订迭代举着，重新进行迭代；
将目标信息结合的信息进行归一化，将归一化过程中删除的信息进行原始位置标记，并存入信息缓冲集合；
根据信息归一化的结合，从决策表中选取相应决策。
可选地，根据预测结果，分析隐患与数据库缺陷、隐患与历史事故事件之间的关联关系，利用人机接口展示给用户，例如使用计算机图形学或图像处理技术开发可视化界面。通过界面可以动态监测数据库的运行状态，对于隐患的排查提供判断准确，以及时给出后续的隐患排查措施，确保数据库安全高效的运行。
本发明还提供了一种数据库安全隐患排查装置，如图2所示，包括存储器10和处理器20，其中，所述处理器用于读取存储器中的计算机可读程序以执行上述任意实施例所述的方法，在此不再赘述。
以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种数据库安全隐患排查方法，其特征在于，包括以下步骤：
100：根据采集时间节点、采集频率、采集参数，采集数据库的多种信息包括：
预先设置安全隐患的排查时间节点和频率；
所述采集参数包括：与数据库隐患相关的信息，与数据库隐患相关的信息可包括数据库历史信息、隐患信息、数据库装置隐患基本信息、数据库装置位置信息；
所述的隐患信息包括：数据库历史数据、数据库隐患基本参数、以及数据库状态描述信息；
200：对采集到的信息进行加工处理，包括对步骤100中获取的多种信息进行筛选，以进行有效性区分；
300：根据加工处理过的信息预测隐患内容。
2.根据权利要求1所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，所述相关数据至少包含隐患成因、隐患位置、隐患特点中的一种。
3.根据权利要求1所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，根据加工处理过的信息预测隐患内容包括：通过数据库接口从数据库各模块中获取相关数据，获取预先设置的隐患修复处理策略，其中，通过相关数据与隐患修复处理策略的关联关系，获得隐患修复处理策略。
4.根据权利要求1所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，根据加工处理过的信息预测隐患内容包括：
通过聚类分析、关联分析、决策树分析等数据分析挖掘技术对相关数据进行建模，相关的数据分析模型包括聚类分析模型、关联分析模型；
通过Mahout的关联分析算法，对隐患与各参数进行关联分析找出各类隐患与各参数之间的关联关系；
在各类隐患与各隐患参数之间的关联关系基础上，根据隐患内容、处理方式，对隐患进行聚类；
根据隐患与隐患、事件之间的关联关系，为隐患排查提供预测。
5.根据权利要求1所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，还包括：对经步骤300处理后的信息进行分析和挖掘。
6.根据权利要求5所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，对经步骤300处理后的信息进行分析和挖掘包括：
从经步骤300处理后的信息中抽取采样数据；
确定特征向量中元素的权重值，假设权重值为W，元素即特征向量的组成部分对信息挖掘的重要性参数为h，则W＝h*3，对特征向量进行修正；
设置迭代矩阵，随机选择符合要求的迭代矩阵，通过迭代进行修正，逐步靠近目标；
将信息集合与迭代矩阵相乘，然后与修正后的特征向量相乘，得到第一中间信息集合，求出第一中间信息集合与信息集合的第一偏移率；将第一中间信息集合与迭代矩阵相乘，然后与修正后的特征向量相乘，得到第二中间信息集合，求出第二中间信息集合与第一中间信息集合的第二偏移率，当第二偏移率小于第一偏移率时，继续上述迭代过程，直至第n偏移率小于设定阈值，得到目标信息集合，当第二偏移率大于第一偏移率时，修订迭代举着，重新进行迭代；
将目标信息结合的信息进行归一化，将归一化过程中删除的信息进行原始位置标记，并存入信息缓冲集合；
根据信息归一化的结合，从决策表中选取相应决策。
7.根据权利要求1-6中任意一项所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，还包括：
根据预测结果，分析隐患与数据库缺陷、隐患与历史事故事件之间的关联关系，利用人机接口展示给用户。
8.根据权利要求2项所述的数据库安全隐患排查方法，其特征在于，对采集到的信息进行加工处理，包括：确定至少一种信息筛选方案对采集的信息进行清洗，并获取用户根据采集的信息对每种信息筛选方案设定的筛值；
根据至少一种信息筛选方案和用户设定的筛选值对采集的信息进行筛选，以对采集的信息进行清洗；
其中，所述至少一种筛选方案包括：将不符合目标特征的信息从采集的信息中删除；
筛选值包括目标特征。
9.一种数据库安全隐患排查装置，包括存储器和处理器，其中，所述处理器用于读取存储器中的计算机可读程序以执行如权利要求1-8中任意一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
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