[发明专利]针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法

权利要求书

1.针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，其特征在于，首先对问题领域进行需求分析，形成该领域Schema，然后抽取了原有权限系统的数据模型，用以补充和完善Schema；之后根据Schema，人工梳理出结构化的列级权限数据文档，并进行知识抽取；接着分析原有运维业务系统的基于表级的权限数据，构造受表级不受列级控制的数据权限知识，并与之前抽取的知识进行合并，最后进行知识存储，得到最终的数据库表列级权限数据知识图谱。

2.根据权利要求1所述的针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：知识建模，

利用敏捷开发中用户故事的思想进行领域需求分析，得到领域Schema；

步骤2：抽取原有权限模型，

分析原有的存储基于角色的表级权限控制的关系型数据库，得到权限模型，用以补充和完善步骤1中从用户故事中得到的Schema；

步骤3：知识抽取，

人工梳理结构化的列级权限数据文档，抽取相应的实体、关系和属性；

步骤4：处理原有权限系统信息；

步骤5：知识合并，

根据领域Shema将步骤4中的权限补全信息进行实体，关系及其属性的映射，与步骤3中得到的知识进行合并；

将步骤3中知识抽取的结果与原有权限系统信息进行合并；

步骤6：数据库表列级权限数据知识存储。

3.根据权利要求2所述的针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，其特征在于，步骤1中知识建模的步骤为：

步骤1.1：通过用户需求描述提取出用户故事，对提取出的用户故事进行查询；

步骤1.2：将提取的用户故事进行转化，形成从用户输入到结果返回这一过程的查询结构，

步骤1.3：:梳理出数据库表列级数据访问控制领域涉及的概念有：用户、业务数据表、数据表列；如果存储访问数据的白名单，用户和数据表列之间的访问关系是可访问，最终确定出节点和关系的标签和属性，即领域Schema。

4.根据权利要求2所述的面向数据库表列级权限控制领域的知识图谱构建方法，其特征在于，步骤2中抽取原有权限模型具体为：从原有基于角色存储的表级权限数据库中抽取权限部分的物理模型，根据权限表设计之间的关系，逆推出概念模型，得到实体和关系，针对简明的权限模型，可以通过人工梳理的方式得到概念模型，而对于复杂的权限模型，需要使用现有的一些逆向工程工具，例如常用的PowerDesigner，MySQL Workbench等，进行导出；然后根据实际需求将原有权限模型中需要继承的实体和关系进行转换，用以补充Schema。

5.根据权利要求2所述的针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，其特征在于，步骤3中知识抽取具体步骤如下：

依据步骤2得到的数据库表列级权限控制领域Schema，将需要提取的信息固定为一种特殊的数据格式，人工梳理出实际系统对应的列级权限数据文档，然后采用模板的方式从文档中进行实体、关系及其属性值的抽取。

6.根据权利要求2所述的针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，其特征在于，步骤4中处理方法具体步骤如下：

步骤4.1：提取运维业务系统中用户、数据表、数据表包含的字段这三个概念对应的实体信息；

步骤4.2：数据库列级访问控制功能需要配合原有表级权限系统的运转，因此需要对不受列级控制，仅受表级控制的数据表进行访问权限信息补全的处理。

7.根据权利要求2所述的针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，其特征在于，步骤6中知识表示以图形式进行存储。