资源耗尽预警： CPU、内存或磁盘I/O异常升高。
AI技术： 异常点检测算法（Isolation Forest, One-Class SVM）、时间序列预测模型（ARIMA, Prophet）。
数据泄露检测：
原理： 结合用户行为、网络流量、识别数据外泄迹象。
应用：
敏感数据访问异常： 非授权用户访问敏感表或字段。
异常数据传输： 大量数据传输到外部网络或异常IP地址。
慢查询攻击： 通过大量慢查询窃取少量数据，不易被发现。
AI技术： 关联规则挖掘、图神经网络（GNN）用于分析实体之间的关系、异常传播路径。
权限配置异常检测：
原理： 学习用户和角色的正常权限配置模式，识别过 越南电话号码图书馆 高权限、不必要的权限或异常的权限变更。
应用：
权限膨胀检测： 用户权限随时间不合理增长。
无效权限检测： 用户拥有但从未使用的权限。
权限委派异常： 异常的权限授予或回收行为。
AI技术： 关联分析、分类算法。
4. AI在数据库安全中的关键技术与挑战
关键技术：
机器学习： 监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、半监督学习。
深度学习： 神经网络（DNN, CNN, RNN, LSTM）、自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）。
自然语言处理（NLP）： 文本分类、命名实体识别、词嵌入。
大数据处理框架： Spark, Hadoop 用于处理海量日志数据。
特征工程： 从原始数据中提取有意义的特征，是AI模型成功的关键。
挑战：
数据质量与标注： 高质量的标注数据对于训练监督学习模型至关重要，但安全领域的数据标注成本高、难度大。
数据稀疏性与不平衡性： 异常事件通常是罕见的，导致数据极度不平衡，模型容易偏向正常样本。
概念漂移： 攻击手段不断演变，导致正常和异常模式随时间变化，模型需要持续更新和适应。
可解释性： 深度学习模型通常是“黑箱”，难以解释其决策过程，这在安全领域可能带来审计和信任问题。
误报与漏报： 如何在保证检测率的同时降低误报率，是实际应用中的一大难题。
计算资源： 训练和部署复杂的AI模型需要大量的计算资源。
隐私保护： 在处理敏感数据库数据时，如何平衡安全分析与数据隐私是重要考量。