主要观点：随着 SQL Server 数据库受网络犯罪分子攻击增多，需采取主动安全措施，传统机制可能不足，本教程展示如何整合 AI 驱动的异常检测来增强 SQL Server 环境安全，包括环境设置、数据收集准备、构建模型、集成到 SQL Server 及最佳实践等。
关键信息：

• 传统数据库安全机制如访问控制等重要但不够，AI 驱动的异常检测可实时识别可疑活动等，提供额外防御层。
• 教程所需的先决条件，如 SQL Server 各版本、安装 Python 及相关库、SQL Server Management Studio 等。
• 步骤 1 介绍 AI 在 SQL Server 安全中的兴起及常见安全威胁检测，如暴力攻击等。
• 步骤 2 讲述设置环境，包括安装 Python 库和在 SQL Server 中启用 Python。
• 步骤 3 说明数据收集和准备，提取登录数据和查询执行数据。
• 步骤 4 构建异常检测模型，包括数据预处理、选择特征和训练模型、可视化异常。
• 步骤 5 集成 AI 模型到 SQL Server，设置连接和自动化检测，利用 SQL Server Agent Jobs 定期运行脚本。
• 最佳实践包括持续监控、定期更新模型、结合传统措施、限制数据暴露和进行事件响应。
  重要细节：
• 不同步骤中的具体代码及作用，如提取登录数据和查询执行数据的 SQL 语句、数据预处理的 Python 代码等。
• 各环境设置和模型构建的具体操作流程和注意事项。
• 最佳实践中的各项内容的具体实施方法和意义。