吳 浩，李廷鵑，李玉健，向夢(mèng)蕓，龐雅琪

（1.青海省科技發(fā)展服務(wù)中心，青海西寧 810000；2.青海省科學(xué)技術(shù)信息研究所有限公司，青海西寧 810000）

數(shù)據(jù)挖掘思想對(duì)于數(shù)據(jù)類(lèi)型的要求并不十分嚴(yán)格，可用于挖掘處理的數(shù)據(jù)參量既可以是結(jié)構(gòu)化狀態(tài)參量，也可以是半結(jié)構(gòu)化狀態(tài)參量，甚至一些形態(tài)特殊的異構(gòu)型參量也可以被作為挖掘指令的處理對(duì)象。在既定數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)環(huán)境中，數(shù)據(jù)挖掘方法既可以總結(jié)出信息參量的數(shù)學(xué)歸納規(guī)律，也能夠?qū)⒅髯兞恐笜?biāo)與因變量指標(biāo)的數(shù)學(xué)關(guān)系對(duì)調(diào)，從而使得數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)能夠?qū)鬏斝畔⒘客瓿蓽?zhǔn)確記錄[1-2]。與其他類(lèi)型的搜索算法相比，數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)于信息參量的包容性更強(qiáng)，既不需要準(zhǔn)確掌握待處理數(shù)據(jù)來(lái)源，也不限制信息參量的實(shí)時(shí)傳輸速率。

數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制是指網(wǎng)絡(luò)主機(jī)在數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中，按照向量分布形式，提取數(shù)據(jù)信息文件的執(zhí)行算法，能夠?qū)⒁汛鎯?chǔ)數(shù)據(jù)的參量全部篩選出來(lái)，并可以借助傳輸通路，將這些數(shù)據(jù)文本反饋回核心網(wǎng)絡(luò)主機(jī)[3]。隨著待處理數(shù)據(jù)信息參量的不斷累積，數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制會(huì)出現(xiàn)明顯的缺失狀態(tài)，極易使網(wǎng)絡(luò)主機(jī)無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)信息參量的訪問(wèn)連接行為做出有效控制。

傳統(tǒng)RBAC 訪問(wèn)控制系統(tǒng)以B/S 架構(gòu)為基礎(chǔ)，能夠聯(lián)合云計(jì)算主機(jī)與TLoa 設(shè)備對(duì)已存儲(chǔ)信息查詢(xún)，并可以將完成檢測(cè)的指令文件存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)之中[4]。然而，此類(lèi)型應(yīng)用系統(tǒng)并不能提升數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整度水平，不利于有效控制數(shù)據(jù)信息參量的訪問(wèn)連接行為。為解決上述問(wèn)題，設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.1 CloudFileUser控制主機(jī)

在數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)中，CloudFile User 控制主機(jī)負(fù)責(zé)與TCP 端口、UDP 端口進(jìn)行對(duì)接，可以在建立數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)機(jī)制的同時(shí)，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)信息參量的實(shí)時(shí)存儲(chǔ)行為，并可將所生成執(zhí)行指令借助網(wǎng)絡(luò)通信模塊，傳輸至下級(jí)硬件應(yīng)用設(shè)備之中[5-6]。對(duì)于CloudFileUser 控制主機(jī)而言，TCP 端口與UDP 端口是兩個(gè)完全獨(dú)立的連接結(jié)構(gòu)，前者負(fù)責(zé)處理已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息參量，后者負(fù)責(zé)記錄與查詢(xún)機(jī)制相關(guān)的執(zhí)行指令，但在訪問(wèn)連接行為非可逆的情況下，兩者之間會(huì)建立虛擬數(shù)據(jù)反饋關(guān)系。完整的CloudFileUser 控制主機(jī)連接形式如圖1 所示。

圖1 CloudFileUser控制主機(jī)連接結(jié)構(gòu)

為避免數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)對(duì)待查詢(xún)信息參量的實(shí)時(shí)存儲(chǔ)能力受到影響，訪問(wèn)連接指令的傳輸方向只能由TCP 端口與UDP 端口指向下級(jí)客戶端平臺(tái)。

1.2 Server查詢(xún)模塊

Server 查詢(xún)模塊作為CloudFileUser 控制主機(jī)的下級(jí)負(fù)載結(jié)構(gòu)，能夠借助連接管腳深入數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)內(nèi)部，并可以對(duì)其中存儲(chǔ)的信息參量實(shí)現(xiàn)分類(lèi)提取。在數(shù)據(jù)挖掘算法的作用下，由Server 查詢(xún)模塊提取的信息參量可被系統(tǒng)主機(jī)直接調(diào)取，完成調(diào)取指令后的數(shù)據(jù)信息可以暫時(shí)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)處理模塊中，以便控制設(shè)備可將其直接用于完善系統(tǒng)主機(jī)所遵循的查詢(xún)機(jī)制[7-8]。Server 查詢(xún)模塊的設(shè)計(jì)主要針對(duì)String、Array、List等多個(gè)端口節(jié)點(diǎn)。

表1 Server查詢(xún)模塊設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)

在數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)中，Server 查詢(xún)模塊的連接位置存在于CloudFileUser 控制主機(jī)與數(shù)據(jù)處理模塊之間。

1.3 數(shù)據(jù)處理模塊

數(shù)據(jù)處理模塊由處理終端、控制主機(jī)兩部分組成。完整的數(shù)據(jù)處理模塊連接結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)處理模塊的結(jié)構(gòu)示意圖

其中，數(shù)據(jù)處理終端以CSP 服務(wù)器作為核心應(yīng)用結(jié)構(gòu)，可以準(zhǔn)確地提取數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量，并可以在數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)元件的作用下，規(guī)范查詢(xún)機(jī)制的作用形式[9-10]。為增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性，在建立數(shù)據(jù)處理模塊時(shí)，要求信息參量不具有雙向傳輸?shù)膱?zhí)行能力。

2 軟件設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)簇中心提取

數(shù)據(jù)簇中心是指數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量的核心存儲(chǔ)位置。在數(shù)據(jù)挖掘算法中，系統(tǒng)主機(jī)只有準(zhǔn)確掌握數(shù)據(jù)簇中心的定義表達(dá)式，才能夠最大化提升查詢(xún)機(jī)制的完整性水平[11-12]。定義數(shù)據(jù)簇中心表達(dá)式需要確認(rèn)訪問(wèn)行為系數(shù)、連接行為系數(shù)的實(shí)際取值。設(shè)e表示訪問(wèn)行為系數(shù)取值，w表示連接行為系數(shù)取值，在數(shù)據(jù)挖掘算法的影響下，e指標(biāo)、w指標(biāo)的最小取值結(jié)果都等于物理自然數(shù)1。設(shè)re表示基于系數(shù)e的參量查詢(xún)特征，rw表示基于系數(shù)w的參量查詢(xún)特征。聯(lián)立上述物理量，可將基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)簇中心提取表達(dá)式定義為：

式中，β表示查詢(xún)參量的提取系數(shù)，ΔP表示數(shù)據(jù)庫(kù)信息的單位提取量。為使數(shù)據(jù)簇中心提取表達(dá)式的求解結(jié)果更符合實(shí)際應(yīng)用需求，系數(shù)re與系數(shù)rw的賦值不能同時(shí)等于極大值或極小值。

2.2 數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換是執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘算法的必要處理環(huán)節(jié)，可以將待檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量與查詢(xún)機(jī)制對(duì)應(yīng)起來(lái)，從而使得控制主機(jī)能夠?qū)π畔⒃L問(wèn)行為進(jìn)行按需調(diào)節(jié)[13-14]。設(shè)Z表示一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量集合空間，其定義式如下：

其中，i1,i2,…,in表示n個(gè)不同的信息參量定義系數(shù)。設(shè)d1,d2,…,dn表示與信息參量定義系數(shù)相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換度量值，φ表示信息參量調(diào)節(jié)系數(shù)，γ表示數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量的查詢(xún)向量。在上述物理量的支持下，聯(lián)立式（1）、式（2），可將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換條件定義為：

2.3 數(shù)據(jù)挖掘深度的優(yōu)化

挖掘深度對(duì)系統(tǒng)主機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量的處理能力具有關(guān)鍵性影響[15-16]。由于數(shù)據(jù)挖掘算法的執(zhí)行不具備逆運(yùn)算的能力，所以在計(jì)算挖掘深度指標(biāo)時(shí)，要求數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量的傳輸必須滿足一致性原則。設(shè)λmax表示數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量挖掘特征的最大取值結(jié)果，v1、v2表示兩個(gè)隨機(jī)選取的信息參量挖掘定義項(xiàng)系數(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)信息在查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)中的挖掘深度計(jì)算式為：

當(dāng)挖掘深度指標(biāo)符合既定實(shí)值標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，增大λmax系數(shù)取值可以充分激發(fā)查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)信息參量的處理能力[17-19]。

3 實(shí)例分析

數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性(η)可以描述網(wǎng)絡(luò)主機(jī)對(duì)于數(shù)據(jù)信息參量訪問(wèn)連接行為的控制有效性，且完整度水平越高，網(wǎng)絡(luò)主機(jī)對(duì)于數(shù)據(jù)信息參量訪問(wèn)連接行為的控制也就越有效。

數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性(η) 的計(jì)算式如下：

式中，M表示數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢測(cè)總量，B表示趨向性訪問(wèn)行為系數(shù)。

以基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)組應(yīng)用方法，以傳統(tǒng)RBAC 訪問(wèn)控制系統(tǒng)作為對(duì)照組應(yīng)用方法，分別將兩類(lèi)應(yīng)用系統(tǒng)的執(zhí)行程序輸入所選定的實(shí)驗(yàn)主機(jī)，記錄在相同實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組變量指標(biāo)的數(shù)值變化情況。具體實(shí)驗(yàn)流程如圖3 所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)流程圖

以60 min 作為實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)，分別記錄該段實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢測(cè)總量(M) 與趨向性訪問(wèn)行為系數(shù)(B)的數(shù)值變化情況，詳情如表2、表3 所示。

表2 數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢測(cè)總量

表3 趨向性訪問(wèn)行為系數(shù)

分析表2 可知，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢測(cè)總量均呈現(xiàn)出不斷增大的數(shù)值變化狀態(tài)，二者上升幅度相差不大，但實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢測(cè)總量均值高于對(duì)照組。

分析表3 可知，實(shí)驗(yàn)組趨向性訪問(wèn)行為系數(shù)呈現(xiàn)出先增大后穩(wěn)定的變化狀態(tài)，但其整體均值水平相對(duì)較低。對(duì)照組趨向性訪問(wèn)行為系數(shù)在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中始終保持不斷增大的數(shù)值變化狀態(tài)，且其均值水平明顯高于實(shí)驗(yàn)組。

根據(jù)表2、表3 中的數(shù)據(jù)可計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性(η)，計(jì)算結(jié)果如圖4 所示。

圖4 數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性測(cè)試

分析圖4 可知，在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)組η指標(biāo)的均值水平更高，其最大值達(dá)到了71.6%；對(duì)照組η指標(biāo)的均值水平則相對(duì)較低，其最大值只能達(dá)到43.3%，與實(shí)驗(yàn)組最大值相比，下降了28.3%。

綜上可知，在數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用下，數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性提升了近30%，與傳統(tǒng)RBAC訪問(wèn)控制系統(tǒng)相比，新型應(yīng)用系統(tǒng)更能確保網(wǎng)絡(luò)主機(jī)對(duì)于數(shù)據(jù)信息參量訪問(wèn)連接行為的控制有效性。

4 結(jié)束語(yǔ)

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法，設(shè)計(jì)新型數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)?cè)L問(wèn)控制系統(tǒng)，重新規(guī)劃了CloudFileUser 控制主機(jī)與Server 查詢(xún)模塊之間的實(shí)時(shí)連接關(guān)系，又借助數(shù)據(jù)處理模塊，對(duì)數(shù)據(jù)簇中心進(jìn)行按需提取。在實(shí)用性方面，新型控制系統(tǒng)增強(qiáng)了數(shù)據(jù)庫(kù)信息查詢(xún)機(jī)制的完整性，使得網(wǎng)絡(luò)主機(jī)可以有效控制數(shù)據(jù)信息參量的訪問(wèn)連接行為，符合實(shí)際應(yīng)用需求。