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信息数据在快速增长的同时也面临着严重的威胁，大量的用户数据信息被黑客盗取，在互联网上公开流转或通过地下黑色产业链进行售卖。根据Verizon公司在2012年数据泄露调查报告(DBIR)中的分析指出，96％的数据泄露与数据库有关。因此，数据库成为当前信息泄露的主要来源。 数据库安全问题的突出，给数据库的安全防护带来了新的挑战，但传统的防护技术较为被动，无法主动发现和应对新的攻击手段。蜜罐技术能够变被动防御为主动防御，通过对攻击者的攻击行为进行监视、捕获和分析，了解攻击者的攻击手段及自身面临的威胁，为有针对性的增强防护提供支持。本文设计了一个高交互数据库蜜罐系统模型，并结合关系型和非关系型的实际数据库系统进行了开发实现及部署，成功捕获到攻击数据。主要工作包括: (1)设计高交互数据库蜜罐系统模型:针对当前数据库所面临的安全风险，基于数据库的架构及工作原理，设计一个高交互数据库蜜罐系统模型。该模型在不改变原有数据库架构的基础上，通过对数据库访问的监控，捕获和分析针对数据库的攻击行为。 (2)实现高交互关系型数据库蜜罐系统:以高交互数据库蜜罐系统模型为基础，基于MySQL数据库开发实现高交互MySQL数据库蜜罐系统HIMDH(HighInteraction MySQL Database Honeypot)，并在互联网上进行部署。 (3)分析HIMDH捕获数据:HIMDH在互联网上运行7个月，本文针对捕获到的黑客攻击数据，从攻击次数、来源分布、账号口令及入侵方法等多个方面对所捕获的数据进行了分析，并搭建了一个沙箱环境对入侵方法做进一步深入研究。 (4)实现高交互非关系型数据库蜜罐系统:本文研究当前热门的非关系型数据库，基于较为流行的开源非关系型MongoDB数据库开发实现高交互MongoDB数据库蜜罐系统HIMDBH(High Interaction MongoDB Honeypot)，并利用已知漏洞进行攻击实验来检验其捕获攻击行为的能力。 基于上述工作，本文通过对捕获的攻击数据进行分析，验证了所设计高交互数据库蜜罐系统模型的可行性和有效性，同时了解了攻击者对数据库的入侵方法，为应对数据库的安全威胁提供了支持。