7、SQL 数据库安全策略与实现指南

SQL 数据库安全策略与实现指南

1. 数据加密与哈希

在处理数据时,为了增强数据的保密性和完整性,加密和哈希是常用的技术手段。在 SQL 数据库或 SQL Server 中,若要将字符串哈希处理,可将字符串转换为 Unicode 格式,这有助于在使用 C# 哈希函数时生成可比较的哈希值(C# 中的字符串默认是 Unicode 格式)。例如,使用 T - SQL 中的 N 转换器对 MySecret 字符串进行 Unicode 哈希处理,代码如下:

SELECT HASHBYTES('sha2_256', N'MySecret')

开发加密和哈希例程可能非常复杂,需要对编程语言有深入的掌握。为了提高开发效率和代码复用性,创建一个通用的加密库是个不错的选择。

2. 证书的使用

虽然 SQL 数据库不支持 X.509 证书,但可以在 Windows Azure 中部署 X.509 证书。客户端代码(无论是托管在公司网络还是 Windows Azure 中)可以使用证书来加密和解密数据。证书加密使用的是公钥/私钥对,公钥用于加密数据,私钥用于解密数据。

2.1 创建自签名证书

使用 Windows SDK 中的 MakeCert.exe 实用工具可以轻松创建自签名证书。在命令行中以管理员身份运行以下命令:

makecert -ss root -pe -
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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