明朝万达：基于UEBA的数据库用户登录异常检测技术

随着企业信息化建设的深入，数据库系统的规模不断扩大，用户数量也呈现爆炸式增长。同时，云计算、大数据等技术的广泛应用，数据库访问方式也变得更加多样化。然而，这种变化也带来了新的挑战。传统的数据库安全防护手段往往侧重于对外部攻击的防范，而对于内部用户的异常登录行为却难以有效识别。

事实上，内部用户登录异常往往是数据泄漏、恶意操作等安全事件的重要源头。一些不法分子可能利用内部员工的身份信息进行非法登录，窃取敏感数据或进行恶意破坏。此外，部分员工可能因误操作或疏忽导致登录异常，进而引发安全风险。因此，如何有效识别和应对数据库用户登录异常行为，成为企业面临的难题。

针对数据库用户登录异常的问题，明朝万达推出了基于UEBA的数据库用户登录异常检测的智能分析引擎产品。该产品采用了特征工程、机器学习和深度学习等人工智能技术，能够对数据库用户登录异常进行精准的检测，保护数据库的安全。

数据库用户登录异常检测解决方案

▲数据库用户登录异常检测的关键流程

基于UEBA的数据库用户登录异常检测智能分析引擎产品解决方案共分为数据采集与预处理、特征工程、异常检测、结果输出与优化五大模块。

01 数据采集与预处理<<<<

收集有关数据库用户登录的数据，例如登录时间、地点、持续时间、执行的操作等日志数据。然后对这些日志数据进行预处理，去除重复、错误或无效的数据，确保数据的准确性和完整性。

02 特征工程<<<<

特征工程也被称为Feature Engineering，是一种解决原始数据不能直接用于模型预测的问题的技术。它通过将原始数据转化为能更好地表达问题本质的特征，使得这些特征在预测模型中的应用能提高对不可见数据的模型预测精度。特征工程的过程通常包括特征构建（Feature Construction）、特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）等子问题。通过以上操作，最终获得反映用户的登录习惯、时间规律、访问频率等特征。

总的来说，特征工程是数据挖掘和机器学习中至关重要的一步，它直接关系到模型的最终性能，一个精心设计的特征工程可以显著提高模型的速度和准确度。

03 异常检测<<<

异常检测，也被称为离群值检测，是一种识别不正常情况和挖掘非逻辑数据的技术。其主要目标是识别数据中的“异常点”，这些异常点与正常的、预期的数据行为存在显著差异。

对特征工程处理后的数据，为每个用户建立一个正常行为的基线。这个过程可能涉及到复杂的数据分析和机器学习算法，如聚类、分类和模式识别等，得到数据库用户登录的正常行为基线与当前行为得分。

04 输出<<<

当用户尝试登录时，系统会实时捕捉相关的行为数据，最终比对基线与得分，判断该数据库用户登录是否存在异常行为，这些异常行为可能包括非法登录、异常访问、频繁登录失败等。这一过程需要高效的数据处理能力和快速的分析速度，以确保在用户完成登录前就能完成检测。

05 优化<<<

随着新数据的不断输入和新型威胁的出现，UEBA系统会不断地学习和更新其行为基线。这种适应性学习能力确保了系统能够随着时间的推移而保持其检测能力的准确性和有效性。

明朝万达推出的基于UEBA的数据库用户登录异常检测智能分析引擎产品通过数据处理、特征工程、异常检测和基线构建，持续学习和优化实现了对数据库用户登录异常检测以及风险程度排序，提高了企业数据库安全风险的处理效率，从而提升了企业数据库安全防护的能力。