电力业务系统海量SQL访问日志预处理方法

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015395

电信科学 ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (Z1): 120-124.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2015395

电力业务系统海量SQL访问日志预处理方法

李伟伟,张涛,马媛媛,周诚

国网智能电网研究院，江苏南京210003

出版日期:2015-12-20 发布日期:2017-07-03
基金资助:
国家电网公司2015年科技项目

A method of SQL access logs pretreatment for power business system

Weiwei LI,Tao ZHANG,Yuanyuan MA,Cheng ZHOU

State Grid Smart Grid Research Institute,Nanjing 210003,China

Online:2015-12-20 Published:2017-07-03
Supported by:
The Science and Technology Project of State Grid Gorporation of China in 2015

摘要/Abstract

摘要：

摘要：随着智能电网的互动化发展，信息内外网边界数据库交互行为日益增多。为更好地应对电力业务系统数据安全审计的需求，解决数据库审计过程中SQL语句容量过大、不易存储和分析的问题，详细设计了一种基于SQL模式分析的电力业务系统SQL访问日志压缩方法。该方法在不丢失原SQL访问语句语义的前提下，实现SQL访问日志的压缩，也具有SQL日志的简单分类的功能，为数据库的安全审计提供基础。系统测试结果表明，通过该方法可以实现SQL访问日志的大幅度压缩，满足电力业务系统数据库行为审计对日志预处理的需求。

关键词: 预处理, 日志压缩, 电力, 安全审计

Abstract:

With the development of smart grid interactive,the database interaction between the information inside and outside is increasing.A method of SQL access log compression for power business system to respond to the demand of database security audit for the power system was designed in detail.This method can realize the compression of SQL access log and have the function of simple classification for SQL logs.The test results show that the method can achieve a large margin compression of SQL access logs and meet the requirements of log preprocessing for the database behavior audit of power business system.

Key words: power business, security audit, logs compression, pretreatment

李伟伟,张涛,马媛媛,周诚. 电力业务系统海量SQL访问日志预处理方法[J]. 电信科学, 2015, 31(Z1): 120-124.

Weiwei LI,Tao ZHANG,Yuanyuan MA,Cheng ZHOU. A method of SQL access logs pretreatment for power business system[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(Z1): 120-124.

图/表 7

图1

图2

图3

图4

图5

图6

表1

参考文献 6

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SQL日志数/条	SQL模式库条数/条	SQL日志库条数/条	压缩比例	失败个数
1 000	119	1 000	11.90%	0
5 000	157	5 000	3.14%	0
10 000	164	10 000	1.64%	0
15 000	261	15 000	1.74%	0
20 000	570	20 000	2.85%	0
25 000	634	25 000	2.54%	0
30 000	647	30 000	2.16%	0
35 000	850	35 000	2.43%	0
50 000	1 024	50 000	2.04%	0
75 000	1 103	75 000	1.471%	0
100 000	1 197	100 000	1.093%	0

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