14、Azure SQL:安全与表设计的实用指南

Azure SQL:安全与表设计的实用指南

1. Azure SQL 的安全特性

1.1 潜在威胁警报

Azure SQL 运用先进的机器学习算法来监控可疑的数据库访问和异常查询模式,一旦检测到潜在威胁,就会立即发出警报。这样,任何试图恶意访问数据的行为都会被及时报告,确保数据安全。

1.2 始终加密功能

“始终加密”(Always Encrypted)是一项强大的安全特性,它能保证像信用卡号、社保号这类高度敏感的数据使用一组不与数据库引擎共享的密钥进行加密。这意味着即使是数据库管理员也无法解密这些数据,因为数据是由应用程序直接加密后,以加密形式发送到数据库的。

加密使用的密钥可以存储在本地机器或 Azure Key Vault 中,只有那些有权访问这些密钥的应用程序才能访问加密数据。如果尝试在没有正确密钥的情况下访问始终加密的数据,将会出现错误,例如:

Msg 0, Level 11, State 0, Line 0
Failed to decrypt column 'CreditLimit'.

若要对数据进行加密和解密,客户端应用程序必须使用支持始终加密的连接库,以下是一些可用的库:
- Microsoft JDBC Driver 6.0(或更高版本)
- ODBC Driver 13.1 for SQL Server
- ODBC Driver 17 for SQL Server
- Microsoft Drivers 5.2 for PHP for SQL Se

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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