混合型数据库中入侵检测技术仿真

在对混合型数据库的入侵进行准确检测,保障数据库安全问题的研究中,由于数据库中的数据属性差异很大,无法形成可供检测的统一阀值特征。传统的检测算法以对数据进行分类后,设置多阀值的形式完成检测,但是,分类过程无法做到完全精确,一旦数据库中数据属性数目过多,不同属性数据掺杂,很难针对不同属性数据进行准确的入侵检测。提出基于粗糙集和信息熵融合算法的混合型数据库中入侵检测方法。利用粗糙集表达复杂信息的能力,构建混合型数据库中入侵特征数据集合,针对该集合中的元素,计算不同特征的信息熵,得到不同入侵特征在入侵检测过程中的重要性,获取简化处理后的入侵特征集合,实现混合型数据库的入侵检测。实验结果表明,利用改进算法进行混合型数据库中入侵检测,能够简化入侵训练集合,缩短检测时间,极大的提高了检测的准确性。