技術(shù)特征：

1.一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，步驟s2的數(shù)據(jù)擴(kuò)充，具體的訓(xùn)練流程如下：

3.如權(quán)利要求1所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，步驟s3的特征提取模型訓(xùn)練，具體的訓(xùn)練流程如下：

4.如權(quán)利要求1所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，步驟s4的特征降維模型訓(xùn)練，具體的訓(xùn)練流程如下：

5.如權(quán)利要求1所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，步驟s5的分類器模型訓(xùn)練，具體的訓(xùn)練流程如下：

6.如權(quán)利要求2所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，在步驟s203中，通過判別器判別數(shù)據(jù)為真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成的數(shù)據(jù)，判別器的優(yōu)化約束條件為：

7.如權(quán)利要求3所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，在步驟s302中，基于輸入的自適應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)的計(jì)算方式表示為：

8.如權(quán)利要求4所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，在步驟s403中，計(jì)算重構(gòu)數(shù)據(jù)與原始輸入數(shù)據(jù)之間的差異，并使用自編碼器的損失函數(shù)評(píng)估該差異；所述自編碼器的損失函數(shù)的計(jì)算方式表示為：

9.如權(quán)利要求5所述的一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，其特征在于，在步驟s505中，懲罰系數(shù)的計(jì)算方式表示為：

技術(shù)總結(jié)
一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)日志解析與處理分析方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注；S2、采用基于自適應(yīng)噪聲抑制學(xué)習(xí)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本生成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擴(kuò)充；S3、將擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)輸入到特征提取模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練，采用6層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提??；S4、將特征提取后的數(shù)據(jù)輸入到特征降維模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練，具體采用自編碼器算法；S5、將降維后的數(shù)據(jù)輸入到分類器中進(jìn)行模型訓(xùn)練，具體采用基于隱式神經(jīng)表示的極限學(xué)習(xí)機(jī)算法；S6、日志解析與操作行為識(shí)別。本發(fā)明在面對(duì)新的日志記錄時(shí)能夠即時(shí)做出響應(yīng)，識(shí)別出可能的安全威脅或異常行為，為數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的安全管理和故障診斷提供了重要依據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員：袁偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海商甲信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10