Adaptive Real Time Data Base Intrusion Detect Structure－ARTDBIDS

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Title:	Adaptive Real Time Data Base Intrusion Detect Structure－ARTDBIDS
Other Titles:	建構可調式即時資料庫入侵偵測架構
Authors:	李維斌;曹祥彬
Contributors:	逢甲大學資訊工程學系;行政院勞委會中部辦公室
Keywords:	入侵偵測(Intrusion Detect);結構化查詢語言(SQL);資料挖掘(Data Mining);資料倉儲(Data Warehousing);快照(Snapshot);字組(Code Word)
Date:	2002-05-16
Issue Date:	2009-12-08 07:38:22 (UTC+0)
Publisher:	亞洲大學
Abstract:	電子商務盛行的環境下，所有的人皆可透過網際網路來存取公司內部的資料，卻也引來駭客們對於商業機密的高度覬覦，因此更顯出資料庫安全的重要性。然而將傳統入侵偵測系統用在資料庫系統入侵偵測時，由於所收集到的來源資料包含有大量作業系統函數、資料庫管理系統呼叫等大量正常程式及少數真正可能與入侵有關之結構化查詢語言(SQL)，所以傳統入侵偵測系統皆需要耗費相當多的時間在與入侵無關之指令及資料上做樣式(Pattern)比對，龐大的負擔更造成無法即時判斷入侵行為。況且,每一種入侵行為樣式並無法被單一入侵偵測技術所涵蓋，所以才需要資訊安全專家來判斷是否為入侵行為樣式。因此，在本篇文章中我們將提出如何在眾多所收集到的資料中，篩選出真正需要判別的樣式，以減少偵測系統所需處理的資料量用以加快系統處理速度。此外，篩選出的樣式僅由程式設計人員即可判斷是否為入侵而不需要資訊安全專家的判斷。另外，我們更提出如何架構一個針對不同型態的入侵資料來源，用不同的入侵偵測技巧來即時判別、處理入侵事件的入侵偵測架構，以提高系統偵測的正確性，並針對判別的即時性上提出利用字組的技巧來加速線上判斷的速度，以碓保資料庫系統的安全。
Relation:	第十二屆全國資訊安全會議 205-210
Appears in Collections:	[行動商務與多媒體應用學系] 會議論文

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