78、数据库管理与安全指南

数据库安全管理与工具应用

数据库管理与安全指南

1. 外部支持与维护

与数据库管理系统(DBMS)供应商建立良好关系至关重要。供应商不仅能提供新产品和人员再培训的最新信息,还能在确定数据库未来发展方向上给予企业优势。

1.1 维护活动

数据库管理员(DBA)的维护工作是运营活动的延伸,旨在维护DBMS环境。具体包括:
- 物理存储管理 :定期对物理或二级存储设备进行管理,常见的操作是重新组织数据库中数据的物理位置,以提高性能并释放删除数据占用的空间。
- 软件升级 :对DBMS和实用软件进行升级,可能涉及安装新版本软件、添加Internet前端工具或创建额外的DBMS网关。
- 数据迁移与转换 :处理不同格式或不同DBMS之间的数据交换,可在逻辑层面或物理层面进行。当前的DBMS支持XML作为数据交换的标准格式。

2. 数据安全

数据安全是确保信息系统及其核心资产(数据)的机密性、完整性和可用性的关键。

2.1 安全目标

  • 机密性 :保护数据免受未经授权的访问,并确保授权用户仅将数据用于授权目的。数据应根据机密性级别进行评估和分类,如高度受限、机密和不受限制。
  • 合规性 :满足数据隐私和安全报告指南,这些指南可以是内部程序的一部分,也可以由外部监管机构(如联邦政府)强制执行。
  • 完整性 :确保数据的一致性,
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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