[发明专利]针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术及系统

权利要求书

1.一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，包括如下步骤：

对数据库通信数据包进行抓包；

对抓取的数据包进行数据流量解析；

将解析结果发送到实时流处理引擎进行处理和特征提取得到实时信息；

消息队列缓冲及转发实时信息；

接收实时信息并存储在分布式数仓；

对实时信息进行分布式计算；

将计算结果分发到主题数据库存储；

拉取主题数据库的计算结果进行BI分析展示。

2.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述对数据库通信数据包进行抓包包括：

通过网卡接收到数据流对数据包进行重组，重组后对TCP/IP报文进行解析提取数据库通讯协议信息，解析数据库通讯协议提取SQL语句，将所述SQL语句转发。

3.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述对抓取的数据包进行数据流量解析包括：

接收数据之后对SQL进行流处理，对流数据进行清洗和转换；

对特征进行数据预处理，对信息进行打标签。

4.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述将解析结果发送到实时流处理引擎进行处理和特征提取出实时信息包括：

接收到标签数据之后提取特征。

5.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述消息队列缓冲及转发实时信息包括：

通过kafka接收实时信息并通过内存缓冲机制将所述实时信息进行定时转发。

6.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述接收实时信息并存储在分布式数仓包括:

由ArgoDB分布式数据库来承担数据存储任务，将Kafka转发过来的信息以二维表的方式进行固化存储。

7.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述进行分布式计算包括：

通过Spark分布式计算引擎承担计算任务，由内置策略引擎调度算法交由Spark来进行计算并将计算结果进行转发。

8.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述将计算结果分发到主题数据库存储包括：

将计算结果存储在内存中，并按照设定好的条件生成多维度表。

9.如权利要求1所述的一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析技术，其特征在于，所述拉取主题数据库的计算结果进行BI分析展示包括：

通过Pilot引擎可以将计算LOAP数据库中的多维表进行快速检索和可视化展示。

10.一种针对大规模数据库集群的安全态势感知分析系统，其特征在于，包括：日志采集模块和安全态势分析模块；

所述日志采集模块实现数据库安全日志的采集和转发，包括如下子模块：

数据包抓解析子模块，用于对数据库通信数据包进行抓包；

实时流处理子模块，用于对抓取的数据包进行数据流量解析；

特征提取子模块，用于将解析结果发送到实时流处理引擎进行处理和特征提取得到实时信息；

消息队列缓冲及转发子模块，用于通过消息队列缓冲及转发实时信息；

所述安全态势分析模块实现日志的分析和展示，包括如下子模块：

分布式数据仓库子模块，用于接收实时信息并存储在分布式数仓；

分布式计算子模块，用于对实时信息进行分布式计算；

LOAP数据库子模块，用于将计算结果分发到主题数据库存储；

BI分析子模块，用于通过拉取主题数据库的计算结果进行BI分析展示。