这是AI模型成功与否的关键。高质量的特征能够显著提升模型的性能。
静态特征： 用户ID、IP地址、访问的数据库/表、操作类型（SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE）。
动态/行为特征：
时间序列特征： 访问频率、操作间隔、登录时间段。
统计特征： 在某个时间窗口内，某个用户执行查询的数量、失败登录次数、数据传输量、涉及的表数量、SQL查询的平均长度。
关系特征： 用户A通常不访问用户B的数据，如果发生则为异常；某个IP通常只访问特定数据库。
上下文特征： 当前操作是否与其前序操作序列相符。
2.3 模型训练与评估
数据集划分： 训练集、验证集、测试集。
异常样本稀疏性： 真实世界的异常事件（如攻击）非常少见，导致数据 巴林电话号码库 集高度不平衡。需要采用过采样（SMOTE）、欠采样、生成对抗网络（GAN）生成合成异常样本或使用One-Class SVM等适用于不平衡数据的算法。
评估指标：
准确率（Accuracy）： 对于不平衡数据集不适用。
精确率（Precision）与召回率（Recall）： 在安全领域，召回率（Recall）（即发现所有真实攻击的比例）通常比精确率更重要，宁可多一些误报，也不能漏掉真实攻击。
F1分数： 精确率和召回率的调和平均值。
ROC曲线与AUC： 用于评估模型在不同阈值下的表现。
混淆矩阵： 直观展示真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。
2.4 告警与响应
告警阈值设定： 根据业务需求和风险偏好，设定告警的灵敏度。降低安全团队的效率；过低的灵敏度则可能漏报。
告警优先级： 根据异常的严重程度和潜在影响，对告警进行分级。
自动化响应： 在检测到高风险异常时，可以与安全编排自动化与响应（SOAR）平台集成，自动执行某些操作，如阻断可疑IP、锁定用户账号、隔离受感染数据库等。
人工干预与反馈： AI系统需要持续的人工反馈来纠正误报和漏报，从而不断优化模型。