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摘要：随着社会科学技术的不断发展和进步，一些新型的技术和设备也出现得越来越多，而网络信息传输的安全就成了当前人们最关注的一个问题。定期对网络信息传输中的异常数据进行检测，其可以很大程度的保证信息传输的安全性和稳定性。本文首先分析了网络信息传输中异常数据检测的原理，然后提出了几点最常用的检测方法，最后对提出的方法进行实验检测，希望能够为相关人员的带来帮助。
关键词：网络数据库；异常数据；检测
科技的发展让网络数据库的应用范围变得越来越大，而网络数据传输的安全问题却成为了当前人们最关注的一个话题。在实际的操作过程中，其常常会因为各种各样的原因导致数据传输出现错误，甚至有时还会出现数据丢失的情况，不安全数据存储等威胁是当前面临的主要问题，同时也是现阶段最需要解决的一个问题。在实际网络数据库中，随着用户规模的不断扩大形成海量的数据，人工检测方法在大规模的网络数据库面前显得无能为力[1]。定期对数据进行异常检测可以减少数据出现损坏、丢失等情况，同时也能直接降低数据异常处理的错误频率，对网络数据库异常数据检测的要求是正确性和实时性，这样才能快速准确地处理网络数据库存储和传输的海量数据，降低异常数据带来的损失。
一、网络数据库传输中异常数据检测原理
相关人员在展开网络信息异常数据检测工作时，首先需要输入网络信息数据点的样本数据，这样才能确定数据点样本的小波系数和尺度参数，然后计算出和数据样本相对应的小波系数，最后对该系数展开规范化的处理。利用计算所得的数值来判断异常数据，这样便可以完成网络信息异常数据检测，具体的操作步骤如下：首先，相关人员要计算出数据样本的小波系数，然后确定其相对应的尺度和参数，因为不同的尺度和参数描绘出来的数据异常是不相同的。
二、网络数据库传输中异常数据检测方法
（一）网络数据库异常数据特征的提取
相关人员在提取网络信息传输异常数据特征时，首先需要构建一个网络异常信息结构的模型。详细的步骤如下所示：在提取网络信息异常数据时，其应该根据当前查询获得的信任值的最大值可得，而查询时间间隔比较长的信任值其对现阶段的影响也是最小的。
（二）建立网络信息传输异常数据检测模型
在了解了网络信息传输异常数据的特征之后，相关人员便可以利用余弦聚类方法来构建一个网络信息异常数据模型，即利用正常行为模型和异常数据特征之间的差距，然后得到最后的检测结果。
三、实验结果与分析
为了验证该方法的时效性，本文将使用配置为Intel酷睿i3－380M、4GB内存的机器来展开，而实验的数据则选择某网络数据库中的FIO数据集，其中的数据量大约有1000个，但一般以上的数据都是异常数据[3]。在进入了误报率和漏报率两个检测指标之后。相关人员在展开异常数据检测工作时，其可以利用上述所提到的方法对网络信息传输异常展开检测实验，即把不同的方法得到的数据进行查全率和查准率对比。查全率主要是被检测到的实际异常数据和被检测数据的总量，而查准率则是被检测异常数据和实际存在异常数据的比值，但统计好之后可以利用条形图表示出来。
四、结论
综上所述，相关人员在利用不同的检测方法来进行网络信息传输异常检测时，其只对单个异常数据检测，而那些复杂连续的数据检测准确率不高时，相关人员可以利用余弦聚类的网络信息传输异常数据检测方法来展开工作。此方法主要是利用余弦聚类方法来构建异常数据行为模型，然后通过异常数据自身的特征和正常行为模型之间的差距来展开分析，最后便得出最后的研究结果。有真实的实验结果表明，该方法对网络信息传输异常检测有着较强的敏感性。
参考文献
［1］解二虎.一种金字塔存储算法在云计算数据库中的研究[J].科技通报,2016,12(32):188－191．
［2］沈琰辉.基于邻域离散度的异常点检测算法[J].计算机科学与探索,2016,10(12):1763－1772．
［3］王志坚,王斌会．稳健改进的AO型异常点检测法在金融时序中的应用［J］．数理统计与管理,2016,35(02):369－380.
作者:曹丽 单位:新疆信息产业有限责任公司
