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申请/专利权人：安徽大学;安徽长泰科技有限公司
摘要：本发明涉及数据安全检测技术领域，其公开了基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，包括数据采集、特征抽取、用户行为画像构建、异常检测等步骤；本发明通过图神经网络模型，能够学习用户‑行为图中的复杂关系，从而更准确地识别异常行为通过本发明能够实时监测数据库用户的活动，一旦发现潜在的异常行为，系统会自动触发预警机制，从而及时防止可能的数据泄露或其他安全事件；不仅考虑了用户的基本信息和行为日志，还考虑了操作环境等多种因素，能够更全面地描述用户行为，从而提高检测的准确性，同时采用了图神经网络模型，具有较强的学习和推理能力，能够有效地处理复杂的用户行为数据。
主权项：1.基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、从数据库系统中采集并进行解析获取用户活动的原始数据，其包括用户的基本信息、行为日志、操作时间戳；第二步、通过语法分析、统计分析、环境分析和数据分析方法，从原始数据中提取描述用户行为的特征，并据其将用户分为不同的类别，并为每类用户定义静态属性和动态属性；第三步、利用机器学习算法对用户进行分组，形成不同的用户-行为图，并利用图神经网络模型，来学习用户-行为图中的复杂关系，随之得到相应的用户画像模型；第四步、通过模型训练，学习正常用户行为的特征表示，并据此检测偏离常态的异常行为，并结合半监督学习方法，利用少量标记的正常和异常数据来优化模型参数；第五步、将用户数据导入模型中，当模型检测到潜在的异常行为时，系统会自动触发预警机制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 安徽长泰科技有限公司 基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法
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