22、SQL Server 2000 全面解析:安全、连接与高级特性

SQL Server 2000 全面解析:安全、连接与高级特性

1. SQL Server 文件权限与审计

在 SQL Server 2000 中,几乎所有数据库对象都以物理文件的形式存储在硬盘上。因此,SQL Server 必须维护一个安全上下文来访问这些文件。这个上下文由安全账户设置,具体使用哪个账户取决于 SQL Server 的启动方式:
- 若从服务控制管理器启动 SQL Server,它将使用 SQL Server 服务安全账户。
- 若在命令提示符下启动,它将使用登录用户的安全账户。

为防止未经授权的文件访问,需相应调整这些账户的安全性。需要注意的是,Windows 98 不支持 Windows 服务,不过这些服务会被模拟,且无需为它们创建用户账户。

审计 SQL Server 是出于安全考虑,审计日志可记录谁连接到服务器、连接持续时间等信息。可从服务器属性屏幕设置审计级别,客户端活动记录会累积在审计日志中。审计日志的最大大小为 200MB,达到此限制时会创建新文件。若硬盘空间耗尽,SQL Server 将停止运行。此外,还可配置 SQL Server 2000 执行 C2 审计,但只有系统通过美国政府标准的 C2 认证时才建议使用。

SQL Server 2000 支持两种用户认证模式:
- Windows 认证模式
- 混合模式(同时支持 Windows 和 SQL Server 认证)

认证模式在服务器级别设置,适用于所有 SQL Server 对象。用户可被分配到 SQL Server 中的角色,角色分为服务器角色和数据库角色。服务器角色是固定的,不能自定义创建;数据库角色包括固

【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。
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