抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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モバイルインターネット技術,大きいデータ,および人工知能の広範囲にわたる応用によって,全体の社会におけるコンピューティング資源のための需要は急速に成長している。データベースクラウドサービスはクラウドコンピューティングプラットフォーム上に構築されたオンライン管理高可用性データベースサービスである。それはクラウドコンピューティングプラットフォームの基本サービスとして使用可能であり,高いサービスアベイラビリティと高いデータ信頼性の特性を持っている。本論文の目的は,コーパスベースの日本語読書データベースクラウドサービスシステムを設計し,システムのための機械学習ベースの構造質問言語(SQL)注入検出機能を統合することである。提案した研究は次の通りである。1)データベースクラウドサービスの基本フレームワークの設計。クラウドデータベースサービスのモジュールを導入し,主要システム機能の実現論理を分析した。(2)特徴工学と機械学習に基づくSQL注入分類装置をデータベースクラウドサービスのために設計して,それは入力SQLコマンドが注入状態であるかどうかを決定することができた。分類器をデータベースインスタンスとフロントエンドサーバの間に展開し,SQL注入検出関数をクラウドデータベースインスタンスに統合した。次に,サポートベクトルマシンアルゴリズムを用いて,異なるカーネル関数を用いるとき,サポートベクトルマシンアルゴリズムの分類性能を比較するために,分類装置モデルに関するシミュレーション実験を実行した。分類決定閾値が0.5のとき,線形カーネル関数または動径基底関数を用いた分類器はSQL文に対してより良い分類性能を有することが分かった。Copyright 2022 Xiaoying Liu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】