【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种数据库系统日志解析与处理分析方法。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，数据库系统在组织和个人的日常运作中扮演着越来越重要的角色。这些系统产生的大量操作日志包含了丰富的操作信息，如查询语句、执行时间、用户信息及对数据库结构的更改等。然而，这些日志数据的规模庞大且复杂，传统的日志分析方法难以有效处理和分析，尤其是在实时监控和安全威胁识别方面。
2、针对该问题，申请号为cn202010886796.0的中国专利技术专利提出一种基于机器学习的应用程序控制方法和系统，所述方法包括：获取所述应用程序的历史运行数据获得样本集；为所述样本集的样本建立标签；根据所述样本集及其标签基于机器学习的方法获得第一模型；选择所述应用程序运行的一种或多种指标；判断所述指标的当前值是否超出预设范围；若是，基于第一模型对所述应用程序的当前数据进行测算；根据所述测算结果对应用程序的进程数进行控制。先对指标的区间进行预判，再通过第一模型对超出合理区间的数据进行预测，对指标的区间进行预判的计算量小，利于节约计算资源；通过第一模型对应用程序的进程数进行测算，作为二次筛选和判断，以控制应用程序的进程数，调整应用程序的处理量。申请号为cn202410796336.7的中国专利技术专利提出一种网络安全数据处理技术，尤其涉及基于机器学习的网络安全威胁检测方法及系统。所述方法包括以下步骤：基于预设的网络数据监测脚本对网络接口数据进行网络数据流监测处理，生成流量监测数据；对流量监测数据进行数据包解析，生成流量解析数据；对流量解析数
3、上述技术方案在一定程度上能够解决部分问题，但同时存在以下问题仍需进一步解决：
4、1、现有技术在数据采集与标注过程中可能面临数据量不足或标注效率低下的问题，导致模型训练缺乏足够的高质量样本。
5、2、传统神经网络在特征提取时可能会遇到梯度问题或局部最优解，影响模型的稳定性和性能。
6、3、现有技术在特征降维过程中可能无法有效保留数据的关键信息，导致重构质量下降。
7、4、现有分类算法可能无法精确地对输入数据进行编码和分类，特别是在面对复杂或具有特定特征的数据时，分类精度和适应性可能不足。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种数据库系统日志解析与处理分析方法，通过利用训练完成的模型处理新样本，能够快速、准确地对数据库系统日志进行分类和分析，在面对新的日志记录时能够即时做出响应，识别出可能的安全威胁或异常行为，为数据库系统的安全管理和故障诊断提供了重要依据，不仅提高了系统的实时监控能力，还为运维人员提供了可靠的决策支持工具。
2、本专利技术采取的技术方案是：
3、一种数据库系统日志解析与处理分析方法，包括以下步骤：
4、s1、数据采集与标注：数据采集于数据库操作日志，所述数据库操作日志记录数据库在操作期间所有事务的详细信息，包括查询语句、执行时间、用户信息以及对数据库结构的更改；所采集的日志数据以结构化的json格式存储，并对采集到的数据进行人工标注；
5、s2、数据扩充：采用基于自适应噪声抑制学习的生成对抗网络进行样本生成，进而实现数据扩充；
6、s3、特征提取模型训练：将扩充后的数据输入到特征提取模型中进行特征提取模型的训练，采用6层的全连接神经网络进行特征提取，现有技术中，一些方案使用神经网络进行特征提取，在某些神经网络结构中，可能会遇到梯度消失、梯度爆炸或陷入局部最优解的问题，影响训练的稳定性和模型的性能。具体采用基于策略梯度调整的神经网络特征提取模型提取数据库系统日志数据的关键特征，在传统神经网络基础上采用策略梯度的方法允许网络在学习过程中自动调整其行为策略，优化特征提取效率和准确性。
7、s4、特征降维模型训练：将特征提取后的数据输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练，具体采用自编码器算法作为特征降维模型，所述自编码器算法由编码器和解码器组成，编码器负责将高维输入数据压缩成低维特征表示，解码器则尝试从这些低维表示重构原始输入数据。本专利技术在编码器和解码器的每层中采用量子干涉策略，通过模拟量子态的干涉模式来优化信息的流动，增强特征提取和数据重构的精度。
8、s5、分类器模型训练：将降维后的数据输入到分类器中进行分类器模型的训练，具体采用基于隐式神经表示的极限学习机算法作为分类算法；在极限学习机算法的基础上，采用隐式函数来表示神经元的激活状态，不仅包括线性或非线性激活，还对特定数据特征的适应性学习，使得每个神经元能更加精确地对其输入进行编码，进而提高分类性能和分类精度。
9、s6、日志解析与操作行为识别：利用训练好的模型对新日志样本进行处理，首先将采集的原始数据输入到训练完成的特征提取和特征降维模型中进行特征处理，再将处理得到的特征输入到分类器模型中进行分类器的训练，进而得到分类结果。
10、进一步的，步骤s2的数据扩充，具体的训练流程如下：
11、s201、对生成器和判别器的参数进行初始化，包括生成器的权重和偏置参数，以及判别器的权重和偏置参数，初始化的方式为随机初始化；
12、s202、基于当前网络状态，利用自适应噪声模块生成初步的噪声向量，自适应噪声的生成方式表示为：
13、zc＝ac⊙(μc+σc⊙∈c)
14、式中，zc为生成的噪声向量；μc为噪声的均值向量；σc为噪声的标准差向量；∈c为标准正态分布中采样得到的随机噪声；⊙为元素级乘法；ac为噪声注意力权重向量；
15、其中，噪声的标准差向量的计算方式表示为：
16、
17、式中，sig()为sigmoid激活函数，βc为可学习的放缩参数，tanh()是双曲正切函数，nc表示自适应噪声模块网络层中的节点数，wc,i为自适应噪声模块网络层第i个节点的权重，bc,i为自适应噪声模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤S2的数据扩充，具体的训练流程如下：
3.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤S3的特征提取模型训练，具体的训练流程如下：
4.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤S4的特征降维模型训练，具体的训练流程如下：
5.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤S5的分类器模型训练，具体的训练流程如下：
6.如权利要求2所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，在步骤S203中，通过判别器判别数据为真实数据还是生成的数据，判别器的优化约束条件为：
7.如权利要求3所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，在步骤S302中，基于输入的自适应标准差函数的计算方式表示为：
8.如权利要求4所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征
9.如权利要求5所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，在步骤S505中，惩罚系数的计算方式表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤s2的数据扩充，具体的训练流程如下：
3.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤s3的特征提取模型训练，具体的训练流程如下：
4.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤s4的特征降维模型训练，具体的训练流程如下：
5.如权利要求1所述的一种数据库系统日志解析与处理分析方法，其特征在于，步骤s5的分类器模型训练，具体的训练流程如下：
6.如权利要求2所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁伟，
申请(专利权)人：上海商甲信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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