5、数据库安全:多租户与注入防护全解析

数据库安全:多租户与注入防护全解析

1. 多租户数据分离范式

在许多同时为多个客户端服务的Web应用中,需要安全地分离客户端数据,以防止他们访问彼此的数据。常见的多租户数据分离方法有以下几种:
| 方法 | 描述 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — | — |
| 完全隔离数据库 | 每个客户端拥有独立的数据库,可自定义数据结构 | 安全性高,客户端可定制数据结构 | 基础设施成本高,占用服务器空间大 |
| 同一数据库,分离模式 | 使用同一数据库,但为每个客户端分离表或集合 | 各租户可定制数据结构,连接级别分离 | 备份困难,MongoDB无法充分使用该方法 |
| 共享数据库和模式 | 将所有客户端数据存储在同一数据库,通过唯一租户标识符分离数据 | 基础设施成本低 | 安全实现成本高,需自行处理安全和数据分离机制 |

一般来说,大多数应用从共享模式开始,随着业务发展,可考虑过渡到隔离模式。

2. 识别数据库注入点

数据库注入是一种针对后端数据库的攻击方式。攻击者通过在应用输入字段输入数据库命令,若应用未正确验证输入、未使用合适的ORM且未正确转义输入数据,攻击者就能成功执行恶意命令。

以下是一个存在数据库注入漏洞的示例代码:

var mysql = require('mysql');
var express = require('express');
var args = require('minimist')(process.argv);
if(!args.u || !arg
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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