29、云环境下外包数据库的安全保障

云环境下外包数据库的安全保障

1. 引言

云数据库服务,如亚马逊关系数据库服务(Amazon RDS)和微软 SQL Azure,对企业外包数据库极具吸引力。在云数据库服务中,会提供一个共享平台(如数据库服务器硬件和软件)来托管多个外包数据库。企业使用云数据库服务,无需在专有硬件和软件上进行大量前期投资,就能快速部署数据库,从而降低数据库管理的总体拥有成本。此外,由于云数据库服务具有可扩展性和弹性,企业能根据业务需求动态增加或减少分配给数据库的云资源。

不过,部署到云数据库服务中的数据库存在一定风险。服务提供商因对底层硬件和软件有实际控制权,有权限访问数据库,可能会意外或故意不当访问数据库,这引发了用户对外包数据库隐私的担忧。同时,云数据库服务的底层软件(如虚拟机管理程序、操作系统和数据库管理系统)可能会被攻击者攻破,导致外包数据库的隐私面临泄露风险。若数据隐私问题得不到妥善解决,云数据库服务的优势就难以充分发挥。

为保护云数据库中的数据,一种直接的方法是在存储数据前进行加密,这样服务提供商或攻击者只能访问无意义的密文。但加密后,数据库的查询效率可能会受到影响。在执行查询前解密整个数据库是不可接受的,尤其是大型数据库,解密过程会非常缓慢。而且,如果在云端进行解密,加密数据库又会变得不安全。理想情况下,应直接在加密数据库上执行查询,生成加密的查询结果,只有用户才能解密。

目前已有一些加密方案和系统用于数据库加密和查询,但为了更好地满足数据库在信息系统中的需求,还需满足以下几个要求:
- R1 :使用数据库管理系统(DBMS)的原生操作(如 SUM 和 AVG)来支持对加密数据的操作,而非用户自定义函数,因为用户自定

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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