一種基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)庫入侵檢測模型
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大?。?span>976 K
標簽： 開發(fā)工具
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：提出了一種可以檢測數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中異常事務入侵檢測模型。該模型運用粗糙集理論從用戶歷史會話中提取用戶正常行為輪廓，并利用散列算法來加速SQL模板的匹配，既可以有效檢測異常事務，又可以避免因為一兩次誤用而把無辜的用戶誤認為是惡意攻擊者。對模型的性能做了測試和分析。
現(xiàn)在下載
VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。