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數據庫作為數據存儲與交互的平臺，其中包含了機密與重要信息，是惡意人員攻擊的對象。外部人員的攻擊可通過基于角色的權限控制系統對未經授權的用戶訪問進行限制，而來自內部人員的偽裝攻擊往往不易被察覺。針對數據庫的訪問行為，提出一種基于主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和隨機樹（ Random tree，RT）的異常訪問檢測算法PCA-RT。首先，根據用戶提交的查詢語句特征構造用戶數據庫訪問行為輪廓向量;然后，利用PCA算法對用戶行為輪廓進行降維，使用隨機樹算法訓練異常檢測器。基于事務處理性能委員會（ Transaction Processing Performance Council，TPC）組織發布的新代數據庫性能評測標準TPCE構造實驗數據集，提取較為全面的用戶數據庫訪問行為輪廓特征向量。仿真實驗結果表明，使用PCA算法對數據的約簡達到35%以上，PCA-RT算法的精確率和召回率分別提高了1.78%和9.76%，從而證明了用戶行為輪廓向量構造方法和PCA-RT算法對TPCE數據庫用戶訪問行為的異常檢測是有效的。
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