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提出一种基于关联规则挖掘的数据库异常检测模型DBADS。阐述了DBADS的结构及各部件的设计。利用关联规则FPMAX算法，对用户正常历史数据进行挖掘。通过训练学习生成异常检测模型，并利用此模型实现基于关联规则挖掘的异常检测。DBADS可以检测伪装攻击、合法用户的攻击两种类型的攻击，通过实验给出了系统检测相应攻击的检测率、虚警率。实验证明，本系统的建立不依赖于经验，具有较好的性能和灵活性。