如果在几个月后，市场上出现了一款带有高级显卡(GPU)的数据库审计产品，请不要吃惊。其内置的显卡不是用来打游戏的，而是用于运行矩阵运算的。这张显卡使数据库产品拥有了“千里眼”黑科技。
所谓的“千里眼”，是指其具有三层关联分析、甚至多层关联分析的能力。
下面用简图给大家做个说明：
通过这种能力，可以翻越过中间件和Web应用系统，让数据库侧的访问行为和中间件端、Web服务器端的访问行为形成对齐式的关联，进行业务审计。
这个功能对于数据安全非常重要。比如说，当数据审计系统在DB流量端发现了Sql注入、拖库等可疑行为，我们需要知道这个行为是由应用流量端的哪个行为触发的，希望抓住真正的“凶手”，这时候，就需要三层关联分析这个“千里眼”。
这个难题横亘在数据库审计厂家面前已经很多年了。业界过去的做法是通过安装插件给应用打个补丁，用这样的方式输出关联信息，甚至是迫不得已的时候要修改应用程序，但是这样的方式在成本、实施可行性、兼容性、安全性等方面具有显著的缺陷。
现在来看看这个难题是如何被我们解决的吧。概括的说，我们基于深度学习的人工智能技术，将多层关联、异常识别等任务，转变为机器学习问题，这些问题被矩阵运算解决。这些矩阵运算很难用常规CPU实现，所以我们使用了专门进行矩阵运算的GPU（显卡）。
深度学习最被人们熟知的成果就是围棋机器人AlphaGo，它的棋力远远超过人类。除了下棋以外，深度学习在人脸识别、自动驾驶、语言翻译等方面取得了令人难以置信的成果。我们将深度学习用于三层关联分析问题上时，其实就是让Http语言和Sql语言之间发现关联关系。这个很像语言翻译：一边是Http语言，一边是Sql语言。不同之处在于这个过程是完全无监督的，也就是说没有任何样本标记哪条Http触发了哪条Sql。深度学习模型需要持续对两边的流量进行学习，发现两种语言的关联关系，使自己变得越来越聪明，输出的识别结果才会越来越准确。
相比之前的技术手段，这种方法是完全无侵入的：不需要在Web服务器上安装插件，也不需要对应用系统进行修改，而且还可以扩展到四层，甚至更多层的服务关联问题。
据预研组的测试数据，在高并发的情况下，识别的准确率也能够达到95%以上。现在我们在加班加点的赶进度，力争早日让产品面世。
公司简介：中安威士(北京)科技有限公司是数据安全领域的引领者，核心团队专注数据安全17年。公司的主要目标是数据库、大数据、文件等数据对象的存管用（存储、管理、使用）全生命周期场景实现全面的安全防护。公司成熟产品根据防护能力分为基础防护类、访问控制类以及检查监测和溯源类。基础防护类产品包括数据库/大数据审计、数据梳理和分类分级。访问控制类产品包括数据库/大数据防火墙、数据库/大数据加密、数据脱敏、以及文档加密。检查监测和溯源类包括数据安全检查工具箱、数据安全态势感知、数据水印、数据安全流量监测。公司还将持续推出数据安全新产品。得益于深厚的技术积累，公司系列产品的功能和性能在业内首屈一指。近年来承担了多个国家级，几十个省部级单位的数据安全保障体系的建设任务。年引入中电科网络安全（中国网安）基金近亿元投资，正式成为网络安全国家队成员。预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇
