深度学习（DL）模型
深度学习凭借其强大的特征学习能力，在处理复杂、高维的数据库日志和网络流量数据方面表现出色。
循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）： 非常适合处理时间序列数据，如数据库操作日志、用户会话行为序列。它们能够捕捉事件之间的时序依赖关系，例如，某个用户在进行一系列正常查询后，突然执行了一个敏感的删除操作，这种时序上的异常就能被RNN类模型有效识别。
自编码器（Autoencoders）： 一种用于学习数据压缩表示（编码）的神经网络。通过训练一个自编码器重建输入数据，如果输入数据是正常的，它能够很好地重建；如果输入是异常的，重建误差就会很大。基于这种重建误差可以判断是否发生异常。在数据库安全中，可以用于学习正常的用户访问模式或SQL查询模式，识别偏离这些模式的异常。
生成对抗网络（GANs）： 虽然主要用于生成数据，但其判别器部分也可以用于异常检测。例如，判别器可以学习区分正常和异常的数据库操作序列。
1.3 自然语言处理（NLP）技术
词嵌入（Word Embeddings）： 将SQL查询语句、错误信息等文本数 贝宁电话号码库 据转换为数值向量，使得语义相似的词或语句在向量空间中距离更近。这有助于机器学习模型理解SQL查询的“含义”，而不仅仅是字符串匹配，从而更有效地识别SQL注入等攻击。
序列到序列（Seq2Seq）模型： 结合Transformer架构，可以用于分析和生成SQL查询，识别语法和语义上的异常。
2. 实践中的部署考量与挑战
将AI应用于数据库安全不仅仅是选择算法。
2.1 数据收集与预处理
数据源： 数据库审计日志（最重要）、网络流量、操作系统日志、应用日志、身份验证日志、用户行为数据等。
数据量： 数据库日志量巨大，需要分布式存储和处理框架（如Hadoop, Spark）进行支撑。
数据清洗与转换： 原始日志数据往往包含噪声、冗余信息，需要进行清洗、格式化、特征提取。例如，从SQL查询中提取动词、表名、条件语句长度等特征。
数据匿名化/脱敏： 处理敏感数据时，必须进行匿名化或加密，以符合隐私法规。