--示例一,使用证书加密数据.
--建立测试数据表
CREATE TABLE tb(ID int IDENTITY(1,1),data varbinary(8000));
GO
--建立证书一,该证书使用数据库主密钥来加密
CREATE CERTIFICATE Cert_Demo1
WITH
SUBJECT=N'cert1 encryption by database master key',
START_DATE='2008-01-01',
EXPIRY_DATE='2008-12-31'
GO
--建立证书二,该证书使用密码来加密
CREATE CERTIFICATE Cert_Demo2
ENCRYPTION BY PASSWORD='liangCK.123'
WITH
SUBJECT=N'cert1 encrption by password',
START_DATE='2008-01-01',
EXPIRY_DATE='2008-12-31'
GO
--此时,两个证书已经建立完,现在可以用这两个证书来对数据加密
--在对表tb做INSERT时,使用ENCRYPTBYCERT加密
INSERT tb(data)
SELECT ENCRYPTBYCERT(CERT_ID(N'Cert_Demo1'),N'这是证书1加密的内容-liangCK'); --使用证书1加密
INSERT tb(data)
SELECT ENCRYPTBYCERT(CERT_ID(N'Cert_Demo2'),N'这是证书2加密的内容-liangCK'); --使用证书2加密
--ok.现在已经对数据加密保证了.现在我们SELECT看看
SELECT * FROM tb ;
--现在对内容进行解密显示.
--解密时,使用DECRYPTBYCERT
SELECT 证书1解密=CONVERT(NVARCHAR(50),DECRYPTBYCERT(CERT_ID(N'Cert_Demo1'),data)),
--使用证书2解密时,要指定DECRYPTBYCERT的第三个参数,
--因为在创建时,指定了ENCRYPTION BY PASSWORD.
--所以这里要通过这个密码来解密.否则解密失败
证书2解密=CONVERT(NVARCHAR(50),DECRYPTBYCERT(CERT_ID(N'Cert_Demo2'),data,N'liangCK.123'))
FROM tb ;
--我们可以看到,因为第2条记录是证书2加密的.所以使用证书1将无法解密.所以返回NULL
/*
证书1解密 证书2解密
-------------------------------------------------- --------------------------------------------------
这是证书1加密的内容-liangCK NULL
NULL 这是证书2加密的内容-liangCK
(2 行受影响)
*/
GO
--删除测试证书与数据表
DROP CERTIFICATE Cert_Demo1;
DROP CERTIFICATE Cert_Demo2;
DROP TABLE tb;
GO
--示例二,使用对称密钥加密数据,
--对称密钥又使用证书来加密.
--创建测试数据表tb
CREATE TABLE tb(ID int IDENTITY(1,1),data varbinary(8000));
GO
--建立证书,该证书用于加密对称密钥.
CREATE CERTIFICATE Cert_Demo
ENCRYPTION BY PASSWORD=N'liangCK.123'
WITH
SUBJECT=N'cert encryption by password',
START_DATE='2008-01-01',
EXPIRY_DATE='2008-12-31'
GO
--建立对称密钥
CREATE SYMMETRIC KEY Sym_Demo
WITH
ALGORITHM=DES --使用DES加密算法
ENCRYPTION BY CERTIFICATE Cert_Demo --使用Cert_Demo证书加密
GO
--要使用Sym_Demo对称密钥.必需使用OPEN SYMMETRIC KEY来打开它
OPEN SYMMETRIC KEY Sym_Demo
DECRYPTION BY CERTIFICATE Cert_Demo
WITH PASSWORD=N'liangCK.123'
--插入加密数据
INSERT tb(data)
SELECT ENCRYPTBYKEY(KEY_GUID(N'Sym_Demo'),N'这是加密的数据,能显示出来吗?')
--关闭密钥
CLOSE SYMMETRIC KEY Sym_Demo
--插入完加密数据,现在使用SELECT来查询一下数据
SELECT * FROM tb
GO
--现在来解密此数据
--同样,还是要先打开对称密钥
OPEN SYMMETRIC KEY Sym_Demo
DECRYPTION BY CERTIFICATE Cert_Demo
WITH PASSWORD=N'liangCK.123'
SELECT CONVERT(NVARCHAR(50),DECRYPTBYKEY(data)) --这里可见,数据已经解密出来了.
FROM tb
CLOSE SYMMETRIC KEY Sym_Demo
GO
--删除测试
DROP SYMMETRIC KEY Sym_Demo
DROP CERTIFICATE Cert_Demo
DROP TABLE tb
--示例三,还有一种方法加密数据更简单
--就是使用EncryptByPassPhrase
--建立测试数据表tb
CREATE TABLE tb(ID int IDENTITY(1,1),data varbinary(8000));
GO
INSERT tb(data)
SELECT EncryptByPassPhrase(N'这是密码,用来加密的',N'这是要加密的内容');
--解密
SELECT CONVERT(NVARCHAR(50),DECRYPTBYPASSPHRASE(N'这是密码,用来加密的',data))
FROM tb
GO
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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