26、服务器端数据库凭证: SPDC 解决方案深度解析

服务器端数据库凭证: SPDC 解决方案深度解析

1. 引言

在当今数字化时代,数据库安全至关重要。传统的数据库访问安全解决方案,如 VPN,虽然能在一定程度上保护服务访问,但存在诸多不足。例如,VPN 可用于访问公司内的多个服务,若数据库服务与其他服务共存于 VPN 中,安全性会降低,因为能访问其他服务的用户可能尝试连接数据库。此外,若在数据库管理系统(DBMS)之上添加额外的登录层,还需实现其他机制来支持标准数据库连接工具(如 JDBC)的使用。因此,需要一种新的方法来安全地访问数据库,同时允许使用标准工具。

2. 现有解决方案概述
解决方案 客户端凭证 需攻破的节点 API 其他说明
基本驱动 客户端 标准
Oppliger 等人方案 客户端 标准 中间人攻击缓解
Abramov 等人方案 客户端 标准 安全指南
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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