pgsodium:为PostgreSQL提供高级加密功能

pgsodium:为PostgreSQL提供高级加密功能

pgsodium Modern cryptography for PostgreSQL using libsodium. pgsodium 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pgsodium

在当今数字化时代,数据安全已成为企业及个人用户关注的焦点。pgsodium 是一款为 PostgreSQL 数据库提供加密功能的库扩展,它使用 libsodium 库来实现高级加密算法,为数据库安全提供了强有力的保障。

项目介绍

pgsodium 是一个针对 PostgreSQL 数据库的加密库扩展,基于知名的 libsodium 库,后者提供了多种高级加密算法。pgsodium 不仅可以作为 libsodium 的直接接口使用,还具有独特的 Server Key Management 功能,允许在内存中加载外部密钥,且这些密钥对 SQL 不可见。此外,pgsodium 还支持透明列加密,可以自动对表中的列数据进行加密和解密。

项目技术分析

pgsodium 的核心是利用 libsodium 提供的加密算法,通过 PostgreSQL 的扩展机制,将这些算法集成到数据库中。这意味着用户可以直接在 SQL 查询中使用这些加密功能,而无需关心底层的加密细节。

  • Server Key Management:pgsodium 的一个亮点功能是 Server Key Management,它允许在服务器启动时加载一个密钥到内存中,这个密钥对 SQL 不可见。通过这种方式,用户可以生成子密钥,而不需要在数据库中存储这些密钥。
  • 透明列加密:透明列加密是 pgsodium 的另一个重要特性,它可以在不修改应用程序代码的情况下自动加密和解密表中的列数据。

项目技术应用场景

pgsodium 的应用场景非常广泛,以下是一些典型的使用案例:

  • 敏感数据保护:在数据库中存储敏感信息,如个人信息、金融数据等,使用 pgsodium 可以确保这些数据的安全性。
  • 合规性需求:在许多行业中,数据加密是合规性的要求,pgsodium 可以帮助用户轻松满足这些要求。
  • 数据共享:在多个系统间共享数据时,pgsodium 可以确保数据在传输过程中的安全性。

项目特点

pgsodium 之所以受到用户的青睐,主要因为它具有以下特点:

  1. 安全性:使用先进的加密算法,确保数据安全。
  2. 易用性:通过 SQL 函数提供加密功能,易于集成和使用。
  3. 灵活性:支持多种加密模式和算法,满足不同用户的需求。
  4. 高效性:pgsodium 采用了内存清理回调,确保在内存中不会留下密钥痕迹。

安装与使用

安装 pgsodium 需要先安装 libsodium 库及其开发头文件,然后克隆仓库并执行 sudo make install 命令。在 PostgreSQL 数据库中,可以使用以下 SQL 命令安装扩展:

CREATE EXTENSION pgsodium;

使用 pgsodium 时,应注意数据类型转换,确保文本内容正确编码为 bytea 类型。pgsodium 提供了多种加密功能,如公钥加密、私钥加密、签名、哈希等。

总结

pgsodium 是一款功能强大、易于使用且安全性高的 PostgreSQL 加密扩展。它不仅提供了丰富的加密算法,还通过 Server Key Management 和透明列加密等特性,为用户的数据安全提供了全面的保护。无论你是数据库管理员还是开发人员,pgsodium 都是值得信赖的选择。通过集成 pgsodium,你可以轻松地在 PostgreSQL 数据库中实现高效且安全的数据加密。

pgsodium Modern cryptography for PostgreSQL using libsodium. pgsodium 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pgsodium

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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