实时检测与推理层（Real-time Detection & Inference Layer）：
流处理引擎： 使用Apache Flink、Kafka Streams等流处理技术，实时接收预处理后的数据流。
AI推理服务： 将训练好的AI模型部署为高性能推理服务，实时对数据流进行分析，识别异常。例如，当一个新的SQL查询传入时，立即通过SQL注入检测模型进行判断。
规则引擎（Rule Engine）： 可以与AI模型结合，对于一些明确的、高置信度的威胁，可以直接通过规则进行判断，减少AI模型的计算负担，并提高效率。
告警与响应层（Alerting & Response Layer）：
告警模块： 当AI模型检测到异常或威胁时，生成告警信息。告警可以包含异常的详细信息、置信度、建议的优先级等。
可视化仪表板： 提供直观的仪表板，展示安全态势、异常趋势、高风险事件等。
通知系统： 通过邮件、短信、API等方式通知安全运维人员。
自动化响应集成（SOAR）： 与安全编排、自动化与响应平台集成，在检测到高风险事件时，可以自动执行预设的响应动作，例如：
阻断可疑IP。
临时锁定异常操作的用户账号。
隔离受感染的数据库实例。
触发安全调查流程。
反馈机制： 允许安全分析师对AI模型的告警进行反馈（如标记为误报或漏报），这些反馈可以用于模型的持续优化。
2. 评估指标的深入理解
在AI驱动的数据库安全系统中，仅仅看“准确率”是远 拉脱维亚电话号码库 远不够的。特别是面对数据高度不平衡（正常行为远多于异常行为）的情况，我们需要更细致的评估指标：
混淆矩阵（Confusion Matrix）：
真阳性（TP - True Positive）： 实际是异常，模型也正确地判断为异常（我们希望最大化）。
真阴性（TN - True Negative）： 实际是正常，模型也正确地判断为正常。
假阳性（FP - False Positive）： 实际是正常，模型却错误地判断为异常（误报 - 警报疲劳的主要原因）。
假阴性（FN - False Negative）： 实际是异常，模型却错误地判断为正常（漏报 - 最危险的情况，意味着攻击被放过）。
精确率（Precision）： Precision=TP+FPTP
表示在所有被模型预测为异常的事件中，真正是异常的比例。在安全领域，当误报会导致严重后果（如频繁锁定合法用户）时，精确率很重要。
召回率（Recall）/敏感度（Sensitivity）： Recall=TP+FNTP
表示在所有实际为异常的事件中，模型成功识别出的比例。高召回率意味着漏报少。在数据库安全中，召回率通常被认为比精确率更重要，因为漏掉一个关键的攻击事件可能带来灾难性后果。