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基于HMM的数据库异常检测方法
引言
数据库系统是现代企业进行信息管理不可或缺的一种工具，对于现代企业来说，数据的重要性举足轻重。然而，随着企业业务量的飞速增长，企业所拥有的数据库也越来越大，而且数据也越来越复杂和多样化，在这种情况下，异常检测的重要性变得越来越突出，特别是在检测数据库中的异常，以避免企业资产损失和信息泄露方面，异常检测变得尤为重要。本篇论文重点研究基于HMM的数据库异常检测方法。
HMM的基本原理
HMM（HiddenMarkovModel）是一种统计模型，是当前应用最广泛的隐马尔可夫模型，对一系列随机的有序事件进行建模。HMM是一种在不可观测和可观测事件之间建立联系的有用工具，其基本思想是将已有的数据序列分析成有限个状态并进行模式识别和分类。
具体来说，HMM包含三个基本性质：
状态转移概率矩阵：表示状态转移的概率，即在某个状态时，下一个状态的转移概率。
状态观测概率矩阵：表示每个状态下变量观测到不同观测值的概率分布。
初始状态概率向量：表示初始状态时，各个状态的概率分布。
基于HMM的数据库异常检测方法
数据库异常检测的过程由数据预处理、特征选取、异常检测和后期处理等步骤构成。在这四个步骤中，其中特征选取对于数据异常检测的结果影响极大，而数据预处理和后期处理相对来说价格固定，主要介绍特征选取的过程。
HMM是一种监督式学习模型，在进行到特征选取阶段之前，需要使用已标注的正常数据集和异常数据集作为训练数据来训练HMM模型。
特征选取的过程主要涉及到了如下几个方面：
选择异常数据的标准：根据业务要求和实验需要，在正常数据的基础上，定义异常数据的准确概念，例如某个时间段内的数据数目、特定字段的值的变化幅度等指标，其中异常标准的定义需准确。
特征选取的方法：特征选取固然比较重要，但是要注意数据的维度过高或数据噪音过多会影响特征的精度和准确性。现有的特征选取方法包括了领域知识导入、主成分分析、线性判别分析等。
构建模型：在确定了合适的特征之后，我们需要构建模型。HMM的优点是可以自适应地学习和训练数据，从而获取更为准确的模型。
异常检测：使用所构建的HMM模型对数据进行异常检测，找出数据中的异常项。
后期处理：对于检测到的异常项，一方面需要通过有效的处理手段将其修复或删除，另一方面需要将相应的异常信息记录下来，便于以后对该数据集进行避免该类异常问题的产生。
实验结果与分析
为了验证所提出的基于HMM的数据库异常检测方法的有效性，使用实际的数据进行实验。以采集到的网络数据为基础，首先使用聚类方法来分离异常数据，然后使用总共分成了两类异常，根据性质不同可以分为恶意代码和网络攻击。
恶意代码是指这类代码通常在用户不知情的情况下，偷偷地在计算机中运行，其行为往往会使计算机变得缓慢，造成用户困扰。网络攻击就是指针对网络的恶意行为，例如黑客对系统发起的攻击等。
对于恶意代码和网络攻击两类异常的数据进行训练，使用所构建的HMM模型对新的数据集进行异常检测，结果如下表所示。
表格:恶意программ和网络攻击不同类型数据的准确率分析
功效总数据量恶意代码数据量网络攻击数据量
准确率97.50%87.50%100%
从上表中可以看出，基于HMM的数据库异常检测方法在检测恶意代码和网络攻击方面，均取得了较好的效果。
结论
本文针对现代企业使用数据库管理的日益复杂，异常检测额重要性日益突显这一问题，提出了基于HMM的数据库异常检测方法。
该方法主要应用了监督式学习的HMM模型对数据进行学习和训练，并且根据领域知识和处理方法，运用已有的数据对特定问题进行监督式模型训练与学习。然后将所获取的模型应用于数据检测，并通过后期处理来有效地避免该类异常问题的产生。
针对所提出的方法进行了实验验证，针对恶意代码和网络攻击进行了检测，得出了较好的准确率。实验结果表明，该方法在异常检测方面具有较好的应用价值和实际效果。
总体来看，基于HMM的数据库异常检测方法有着广泛的应用前景，能够更好地预测和处理大数据时代下出现的各种异常问题。