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申请/专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于神经网络模型和哈希匹配的SQL检测方法及系统，将获取的SQL语句转化为SQL语句模板，通过提取带标记SQL语句模板集合的特征向量输入到神经网络模型中对其进行训练，训练好的模型识别SQL语句是否异常；构建带标记SQL语句模板集合的哈希表；获取用户访问数据库所使用的SQL语句，将SQL语句转化为SQL语句模板,在哈希表中查找SQL语句模板对应的标记，若查找成功输出标记结果；查找失败获取SQL语句模板的特征向量输入到神经网络模型中，输出结果为正常时将该SQL语句模板及对应的标记更新到哈希表并检测下一条SQL语句，异常时发送异常信息给管理人员告警，本发明可以同时在大数据量和小数据量的情境中保证高效、准确的异常SQL检测效果。

主权项：1.一种基于神经网络模型和哈希匹配的SQL检测方法，其特征在于，包括：将获取的SQL语句转化为SQL语句模板，通过预设特征提取模型提取带标记SQL语句模板集合的特征向量，所述标记用于表征SQL语句模板正常或异常，将特征向量输入到神经网络模型中对其进行训练，将训练好的神经网络模型作为SQL检测模型，用于识别SQL语句是否异常；构建带标记SQL语句模板集合的哈希表，所述哈希表中的键值对用于表征SQL语句模板为正常或异常；获取用户访问数据库所使用的SQL语句，并转化成SQL语句模板，在所述哈希表中查找SQL语句模板对应的标记，若查找成功则输出对应的标记结果；若查找失败，通过所述预设特征提取模型获取用户使用SQL语句模板的特征向量，并输入到SQL检测模型中，当输出结果为正常时，则将该SQL语句模板及对应的标记更新到哈希表中，并检测下一条SQL语句；其中，所述通过预设特征提取模型提取带标记SQL语句模板集合的特征向量，包括：对于所述SQL语句模板集合中的每一SQL语句模板，通过所述预设特征提取模型，计算所述SQL语句模板中不同单词出现的次数，得到所述SQL语句模板的特征向量。

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