31、安全数据仓库与数据挖掘在安全领域的应用

安全数据仓库与数据挖掘在安全领域的应用

1. 安全数据仓库的架构与设计

安全分布式数据库技术在数据仓库中发挥着重要作用。数据仓库可以是集中式或分布式的。在非分布式情况下，存在一个中央仓库为多个分支服务，例如银行的多个分行共享一个中央仓库；而在分布式仓库中，每个银行可能有自己的本地仓库，并且这些仓库之间相互通信。

设计和开发安全数据仓库是一个复杂的过程，且在很大程度上取决于具体应用。开发安全仓库主要有三个阶段：
- 数据提取阶段 ：
- 应用分析 ：需要明确用户会提出哪些类型的查询、查询的频率、响应是否直接，以及用户是否需要摘要报告等信息。同时，要检查仓库实施的安全约束，并确定如何执行这些约束。
- 确定用户期望 ：判断用户希望使用多级关系模型、多级面向对象模型还是两者都用，是否需要多个视图以及如何控制对视图的访问。之后，考虑如何开发安全数据模型以及是否存在中间模型。
- 确定元数据、索引策略和访问方法 ：在确定查询模式和数据模型后，要确定需要维护哪些类型的元数据，实施的索引策略和访问方法是什么，以及对这些策略和方法的安全控制措施。
- 开发仓库的各种模式和策略 ：各个数据库有自己的模式和安全策略，难点在于集成这些模式以开发仓库的全局模式。虽然可以使用分布式和异构数据库的模式集成技术，但仓库主要是为了回答各种应用的特定查询，因此文献中提出了星型模式和星座模式等特殊类型的模式。不过，需要仔细研究这些模式并检查其安全影响，同时探索集成安全策略的技术。
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