邱海斌
(沈陽廣播電視大學(xué),遼寧 沈陽 110003)
在信息化時(shí)代背景下,數(shù)據(jù)庫發(fā)展規(guī)模越來越大,在海量數(shù)據(jù)的信息時(shí)代背景下,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫則是時(shí)代發(fā)展的必然產(chǎn)物。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫來說,則是能夠充分利用好數(shù)據(jù)以及資源的優(yōu)勢(shì),用戶通過瀏覽器或者客戶端,能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)的操作,方便化地開展數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)等方面的工作。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展情況來看,其更多體現(xiàn)出數(shù)據(jù)資源的靈活應(yīng)用、共享范圍逐步擴(kuò)大的特點(diǎn),能保證網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境下的數(shù)據(jù)資源利用率得到全方位的提升,在這樣的背景下,往往也意味著逐步提升了數(shù)據(jù)庫用戶的管理難度。在諸多外在因素的影響下,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫經(jīng)常處于不安全的狀態(tài)中,數(shù)據(jù)的安全性問題則是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫發(fā)展的關(guān)鍵問題,所以,為了全面重視網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)安全性問題,這里結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求探討了基于異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫安全管理相關(guān)問題,希望能有助于今后全面提升網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫性能。
文獻(xiàn)[1]主要探討了利用知識(shí)粒度算法來開展數(shù)據(jù)庫中的異常數(shù)據(jù)的處理。結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)粒度量不確定性的理論,能夠結(jié)合實(shí)際需求來進(jìn)行挖掘處理其中的異常數(shù)據(jù),這種方式在實(shí)現(xiàn)方面較為容易實(shí)現(xiàn),具有一定的簡(jiǎn)便性,但往往其表現(xiàn)出的穩(wěn)定性比較差;文獻(xiàn)[2]則是利用給定時(shí)序數(shù)據(jù)中相似時(shí)許序列的處理方式,來進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)庫中異常數(shù)據(jù)的處理,這種算法具有反應(yīng)快速特點(diǎn),但往往在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出比較大的挖掘誤差情況,這點(diǎn)則是應(yīng)該引起充分的重視;文獻(xiàn)[3]這是采用了并行挖掘算法,并能結(jié)合改進(jìn)布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則的方式,比較好地處理了相應(yīng)存在著的外界影響因素,能夠結(jié)合異常頻繁模糊屬性集方式來進(jìn)行處理數(shù)據(jù)庫中的異常數(shù)據(jù)。這種方式網(wǎng)管網(wǎng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性,所能抵御外界干擾效果較好,但應(yīng)該注意的則是其中所蘊(yùn)含的異常數(shù)據(jù)的特征變量往往并沒有表現(xiàn)出明顯性,往往會(huì)導(dǎo)致存在著挖掘精度低的情況。
考慮上述算法的情況,這里可以積極思考如何發(fā)揮模糊自適應(yīng)映射理論的優(yōu)勢(shì)來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫異常數(shù)據(jù)的處理。能夠結(jié)合歷史數(shù)據(jù)庫中異常數(shù)據(jù)的特征變量的情況,并能有效進(jìn)行分段量化處理,并能有效進(jìn)行相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)狀態(tài)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合處理,并能保障其實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的離散化處理。并在基礎(chǔ)上,能夠從實(shí)際需求出發(fā)來構(gòu)建相應(yīng)的基于模糊自適應(yīng)映射網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)模型,并能確定相應(yīng)的計(jì)算模型,以便更好實(shí)現(xiàn)精確化的數(shù)據(jù)挖掘處理[4]。
針對(duì)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來說,異常數(shù)據(jù)處理則是非常重要的一個(gè)方面,經(jīng)過相關(guān)的數(shù)據(jù)庫異常數(shù)據(jù)挖掘處理,相比于正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)來說,異常數(shù)據(jù)具有明顯的差異性,這部分?jǐn)?shù)據(jù)往往并沒有在相應(yīng)的誤差中,而是更多體現(xiàn)出多類型的情況。由此可見,異常數(shù)據(jù)的行為具有較大的反差性,這點(diǎn)則是應(yīng)該非常重視的問題,一般來說,在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的異常數(shù)據(jù)挖掘處理環(huán)節(jié)中,主要涉及到以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:一是具體的數(shù)據(jù)庫異常數(shù)據(jù)挖掘中,則應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理相應(yīng)所涉及到的數(shù)據(jù)庫中全部數(shù)據(jù);二是異常數(shù)據(jù)處理中,則應(yīng)結(jié)合相關(guān)的規(guī)則來計(jì)算相應(yīng)數(shù)據(jù)之間的距離,能符合算法的要求;三是異常數(shù)據(jù)處理中,則應(yīng)對(duì)于數(shù)據(jù)庫中的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行變化處理,使其成為基本表的形式;四是異常數(shù)據(jù)處理中,能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)庫中變換后的基本表的數(shù)值轉(zhuǎn)換為效用值,并能明確相應(yīng)的參數(shù)數(shù)值;五是異常數(shù)據(jù)處理中,則應(yīng)能進(jìn)行對(duì)比相應(yīng)的參數(shù)計(jì)算結(jié)果,從而判斷相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)點(diǎn),不斷提升挖掘的準(zhǔn)確性要求[5-6]。
結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)來看,在進(jìn)行數(shù)據(jù)提取的過程中,則應(yīng)充分借助于異常數(shù)據(jù)的檢測(cè),來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的安全性方面的要求,特別是應(yīng)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求角度,結(jié)合需求來構(gòu)建異常數(shù)據(jù)檢測(cè)路徑的搭建,這樣的情況下,就能形成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中屬性數(shù)據(jù)所構(gòu)成相應(yīng)的集合。在上述的基礎(chǔ)上,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的實(shí)際需求情況,檢測(cè)異常數(shù)據(jù)的環(huán)節(jié)中,應(yīng)該重視相應(yīng)的檢測(cè)方式的選擇。結(jié)合相應(yīng)的一般情況來看,則是首先將所有數(shù)據(jù)設(shè)定為待檢測(cè)數(shù)據(jù),然后進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類中心的設(shè)置,以便更好滿足相應(yīng)的實(shí)際需求,在此基礎(chǔ)上明確數(shù)據(jù)聚類半徑R,并能夠結(jié)合隸屬度計(jì)算、數(shù)據(jù)檢測(cè)偏差S,經(jīng)過相應(yīng)的對(duì)比分析來看,這樣方可以保障如何有效開展數(shù)據(jù)檢測(cè)活動(dòng),實(shí)現(xiàn)預(yù)期的目標(biāo)數(shù)據(jù)要求,能完成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中異常數(shù)據(jù)檢測(cè)要求[6]。
結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫在實(shí)際應(yīng)用情況,特別是應(yīng)結(jié)合實(shí)際需求來明確網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中異常數(shù)據(jù)所涉及到的檢測(cè)目標(biāo)的情況。在具體的應(yīng)用中,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的用戶利用相應(yīng)網(wǎng)頁瀏覽器,通過常規(guī)化的網(wǎng)絡(luò)操作,能夠?qū)崿F(xiàn)訪問互聯(lián)網(wǎng)中的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,并能按照要求進(jìn)行相關(guān)的操作,滿足具體的實(shí)際需求。
通過參考網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行特征來看,能有效保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中異常數(shù)據(jù)檢測(cè)目標(biāo)得到進(jìn)一步明確化,并能結(jié)合實(shí)際來進(jìn)行離散化處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)屬性,在這樣的情況下能夠滿足相關(guān)數(shù)據(jù)處理為模糊集合的要求。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合相應(yīng)提倡數(shù)據(jù)特征來看,重點(diǎn)來計(jì)算相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)屬性的模糊頻繁值,并進(jìn)行相關(guān)的判斷工作。通過相關(guān)的小信任度條件的進(jìn)一步優(yōu)化,方能保障實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)模糊的數(shù)據(jù)的獲取,從而保證實(shí)現(xiàn)確定異常數(shù)據(jù)目標(biāo)[7]。
結(jié)合上述分析,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的安全管理問題,采用上述的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法,所涉及到相應(yīng)的算法以及布置可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行探討。
第一步,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)特點(diǎn),從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)考慮而采用C均值模糊聚類算法,在這樣的指導(dǎo)下進(jìn)行聚類處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)屬性,根據(jù)相應(yīng)的規(guī)則來明確相應(yīng)數(shù)據(jù)屬性的隸屬度的計(jì)算;
第二步,結(jié)合相關(guān)的轉(zhuǎn)換規(guī)則來處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)屬性,并在一定要的要求下構(gòu)建成屬性模糊集,利用相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的要求,能有效進(jìn)行均值化處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)屬性,在這樣的情況下從而保障不同的界限數(shù)據(jù)集合[8]。
第三步,結(jié)合相應(yīng)規(guī)則下的界限數(shù)據(jù)集合的情況,通過相關(guān)的檢測(cè)活動(dòng),進(jìn)行反復(fù)檢測(cè)來判斷相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)能夠符合結(jié)束的條件,并據(jù)此進(jìn)行相應(yīng)的程序繼續(xù)執(zhí)行與否的判定。
通過相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)屬性離散化處理情況,再結(jié)合上述得到的相應(yīng)的數(shù)據(jù)聚類中心以及所涉及到的數(shù)據(jù)聚類半徑等參數(shù),結(jié)合相應(yīng)的隸屬度計(jì)算、數(shù)據(jù)檢測(cè)偏差等計(jì)算的參數(shù)值,這樣就能綜合性得到相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)結(jié)果。并結(jié)合后續(xù)的算法來有效處理相應(yīng)的異常數(shù)據(jù),并優(yōu)化相應(yīng)的結(jié)束檢測(cè)條件來進(jìn)行判斷,從而保證實(shí)現(xiàn)這里所提到的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫安全管理的實(shí)際需求[9]。
在進(jìn)行上述算法的驗(yàn)證過程中,重點(diǎn)結(jié)合實(shí)際來開展相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)。在具體的過程中,仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)象則是為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫安全管理模型,從全面提升仿真實(shí)驗(yàn)的有效性的角度考慮,這里選擇兩臺(tái)PC機(jī)作為仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)備,其配置為core CPU T4300,內(nèi)存8G DDR3.其中,相關(guān)的數(shù)據(jù)總數(shù)為M,總共涉及到數(shù)據(jù)屬性為m種,相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)標(biāo)記為aj,相應(yīng)屬性則是為bj。根據(jù)上述方式,進(jìn)行傳統(tǒng)的安全管理方法以及本文所提出的安全管理方式進(jìn)行對(duì)比分析,開展相應(yīng)的安全性仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,相應(yīng)的是時(shí)間設(shè)置為一周,并結(jié)合安全性檢測(cè)軟件能夠?qū)τ跀?shù)據(jù)庫的安全性進(jìn)行每天的檢測(cè)以及統(tǒng)計(jì),并結(jié)合相關(guān)的檢測(cè)所定的分?jǐn)?shù)來進(jìn)行分析,得到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài),是否符合安全運(yùn)行的要求[10]。
通過上述對(duì)比分析,結(jié)合兩種安全管理方式的特點(diǎn),統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的安全方面的問題如表1所示。
表1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的安全性對(duì)比分析表
通過上述分析,從相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果可以看出,本文所提出的安全管理方法能夠具有較好的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的安全性,具有一定的實(shí)用性。
綜上所述,結(jié)合相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展要求,參考了模糊自適應(yīng)映射理論的優(yōu)勢(shì)來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫異常數(shù)據(jù)的處理的過程,特定相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)束檢測(cè)條件以及要求。最后通過對(duì)比相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn),能夠充分表明本文所提出的方法能有效全面提升網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的安全性,具有一定的應(yīng)用空間,能夠?yàn)榻窈缶W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展提供必要的支持。