【GoldenDB】数据库事务的异常检测方法、装置以及电子设备_CN202411967898.X_金篆信科有限责任公司.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202411967898 .X
(22)申请日 2024 .12 .30
(71)申请人 金篆信科有限责任公司
地址 100176 北京市大兴区北京经济技术
开发区科谷一街10号院8号楼18层(北
京自贸试验区高端产业片区亦庄组
团)
(72)发明人 王康 秦延涛 左奇 申立军
(74)专利代理机构 北京华夏泰和知识产权代理
有限公司 11662
专利代理师 曾军
(51)Int.Cl.
G06F
11/07
(2006 .01)
G06F
11/32
(2006 .01)
G06F
16/21
(2019 .01)
G06F
16/242
(2019 .01)
G06F
18/2433
(2023 .01)
G06F
18/2415
(2023 .01)
G06F
18/15
(2023 .01)
G06N
3/045
(2023 .01)
G06N
3/0464
(2023 .01)
G06N
3/0442
(2023 .01)
(54)发明名称
数据库事务的异常检测方法、装置以及电子
设备
(57)摘要
本申请涉及一种数据库事务的异常检测方
法、装置以及电子设备。该方法包括：获取数据库
事务的执行信息，其中，执行信息包括数据库事
务在每个计算节点上执行的SQL语句；为执行信
息中的每个SQL语句构建向量化结果，并将所有
向量化结果顺序排列，得到数据库事务的向量序
列；将向量序列输入至目标神经网络，以使目标
神经网络基于向量序列对数据库事务进行异常
检测，输出数据库事务的异常概率；在异常概率
大于第一阈值的情况下，确定数据库事务的检测
结果为存在异常，并将检测结果显示在监控平
台。本申请解决了传统的异常事务检测方法缺乏
适应性、无法处理复杂事务且需要人工干预的技
术问题。
权利要求书2页 说明书12页 附图2页
CN 119883708 A
2025.04.25
CN 119883708 A
1 .一种数据库事务的异常检测方法，其特征在于，包括：
获取数据库事务的执行信息，其中，所述执行信息包括所述数据库事务在每个计算节
点上执行的SQL语句；
为所述执行信息中的每个SQL语句构建向量化结果，并将所有所述向量化结果顺序排
列，得到所述数据库事务的向量序列；
将所述向量序列输入至目标神经网络，以使所述目标神经网络基于所述向量序列对所
述数据库事务进行异常检测，输出所述数据库事务的异常概率；
在所述异常概率大于第一阈值的情况下，确定所述数据库事务的检测结果为存在异
常，并将所述检测结果显示在监控平台。
2 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述执行信息中的每个SQL语句构
建向量化结果包括：
将每个所述SQL语句确定为当前SQL语句，对所述当前SQL语句执行如下操作：
将所述当前SQL语句拆解为多个标记，并去除无用标记；
对所有所述标记进行格式标准化处理和数据标准化处理；
为每个所述标记分配一个词向量，得到词汇表，并根据所述词汇表，将每个所述标记转
化为对应的词向量；
将所有所述词向量顺序排列，得到所述当前SQL语句的向量化结果。
3 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络包括目标卷积神经网络
和目标循环神经网络，所述将所述向量序列输入至目标神经网络，以使所述目标神经网络
基于所述向量序列对所述数据库事务进行异常检测，输出所述数据库事务的异常概率包
括：
将所述向量序列输入至所述目标卷积神经网络，以使所述目标卷积神经网络对所述向
量序列进行特征提取，输出所述数据库事务的特征向量；
将所述特征向量输入至所述目标循环神经网络，以使所述目标循环神经网络对所述特
征向量进行时序建模，输出所述数据库事务的异常概率。
4 .根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述向量序列输入至所述目标卷积
神经网络，以使所述目标卷积神经网络对所述向量序列进行特征提取，输出所述数据库事
务的特征向量包括：
在所述向量序列上进行卷积操作，得到局部特征；
在所述局部特征上进行池化操作，以降低所述局部特征的维度，得到池化后的特征图；
将所述池化后的特征图展平或进行维度转换，得到所述数据库事务的特征向量。
5 .根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入至所述目标循环
神经网络，以使所述目标循环神经网络对所述特征向量进行时序建模，输出所述数据库事
务的异常概率包括：
在每个时间步更新所述特征向量的隐藏状态，并在经过多个时间步的迭代后，得到最
终的隐藏状态，以捕捉所述数据库事务的时间依赖关系；
根据所述时间依赖关系输出所述数据库事务的异常概率。
6 .根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述向量序列输入至目标神经网络之
前，所述方法还包括：
权 利 要 求 书
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CN 119883708 A
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