元数据安全

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卫生信息数据元安全控制点
5.2安全控制点5.2.1集群管理大数据平台是由各种组件组成的复杂系统,需要进行全面的集群管理,包括运行管理、状态监控、故障诊断、以及线性扩展等功能。表5-1分类检查项显示了集群管理的不同方面,包括能够自动化部署和卸载受控大数据组件,实现扩容和缩减,以及调整组件角色。运行管理方面,可以对整个大数据组件进行启动、停止、重启等操作,同时也可以针对特定节点或角色进行操作。状态监控能够全面监控集群硬件,包括CPU、内存、存储空间和网络连接状态,同时提供大数据组件的运行状态和性能监控。通过开源工具或自研系统,建立完善的监控和告警系统,确保及时识别并响应节点健康和故障事件。此外,系统还能监控关键组件如YARN RM和HDFS NN的健康状态,并在发生故障时及时发送告警通知相关责任人。还能监控重要作业的运行状态,并在任务异常时及时发送告警。此外,还可以随时查询系统告警,以及对集群各类硬件监控信息进行报表统计和基于阈值的告警。同时,提供大数据组件的参数查询和修改功能,以及参数备份和恢复功能。系统还应提供快速的诊断工具,帮助用户迅速准确地定位故障原因。
卫生信息数据元相关标准适用范围及安全技术要求
适用范围 本要求适用于集团公司及其所属各单位,为各单位开展大数据平台安全建设、配置自查以及大数据平台安全配置核查提供参考依据。 大数据平台安全基线规范技术要求 基本技术要求 大数据平台作为具备数据采集、存储、分析、应用能力的信息系统,除具备传统信息系统所需的基本安全要求外,还需满足针对其特有的安全技术要求。参考《电信网和互联网安全防护基线配置要求及检测要求》中对各类系统的安全基线要求,并结合大数据平台特有的安全技术,可从以下安全维度指导构建大数据平台安全基线规范: 网络安全(大数据平台中的网络设备) 网络设备自身应具备防护能力,防止恶意攻击; 网络协议应进行严格配置,防止协议滥用影响网络性能及安全性。
Facebook元数据
Facebook的数据库设计
验证安全——A类-数据库安全控制
验证安全——A类要求安全机制可靠且足以支持严格的安全策略,提供严密的数学证明。部分数据库管理系统产品提供B1级强制访问控制和C2级自主访问控制。支持强制访问控制的数据库管理系统被称为多级安全系统或可信系统。
MySQL元数据锁定详解
MySQL的数据字典长期以来一直是开发者和技术架构师关注的焦点。自MySQL早期版本以来,其设计围绕着.frm格式文件展开,这些文件包含了基础关系表的定义,并且每个表的定义都存储在独立的文件系统中的一个文件里。这种设计确保了模式中表名的唯一性。服务器提供的访问隔离仅限于保护实际的.frm文件数据,而非或仅次于保证任何事务操作的进行。元数据并发隔离子系统的主要任务包括但不限于:管理元数据锁以确保表结构修改不与正在进行的查询发生冲突,协调并发访问以允许多个读取操作共享同一元数据对象,保证一致性以确保对元数据的修改在多用户环境中符合特定顺序和规则,防止数据不一致问题的出现。表目录缓存是MySQL用于存储表定义信息的重要地方。它包含了多个功能和应用场景,如共享元数据锁,释放锁,删除未使用的表目录元素,FLUSH TABLES和FLUSH TABLE命令的执行,以及元数据锁保护的内容。在复杂的操作场景下,可能需要获取多个表的元数据锁,需要考虑锁之间的依赖关系和可能的死锁。
SQL数据安全处理
SQL数据加密技术的应用在数据安全中起到了重要作用,通过对SQL数据的加密,有效保护了数据的机密性和完整性。
元数据管理入门
元数据是描述数据仓库的信息,充当数据仓库的“语言”。它使分析引擎了解数据仓库的结构和对象。通过元数据,系统独立运作,通过元数据桥梁进行沟通。BI@Report 的元数据包括:- 主题表描述- 维表描述- 度量和维度描述- 报表定义- 查询定义- 门户- 权限信息
数据库安全-静态口令认证安全要求
静态口令认证安全要求 对于采用静态口令认证技术的数据库设备,需满足以下安全要求: 口令复杂度: 应支持由数字、小写字母、大写字母和特殊符号4类字符构成的口令,并支持配置口令复杂度。设备需自动拒绝不符合复杂度要求的口令。 口令生存期: 应支持按天配置口令生存期功能。设备需在口令超过生存期的用户登录时,提示并强迫用户设置新口令。 认证失败锁定: 应支持配置用户连续认证失败次数上限。当用户连续认证失败次数超过上限时,设备需自动锁定该用户账号,并只能由具有管理员权限的账号解除锁定。 口令修改: 必须支持口令修改功能,且口令修改不影响设备中业务的正常使用。 口令加密: 支持静态口令加密存放。
二元依存同义词替换隐写算法提升自然语言文本信息安全
自然语言文本信息隐写技术中,传统的同义词替换方法在嵌入秘密信息时,常因候选同义词选择不当导致文本语句错误或逻辑歧义。为了解决这一问题,提出了一种基于二元依存的同义词替换隐写算法。 该算法首先从 WordNet 词库中获取与目标词词性相同、语义相似的词语,并利用依存句法分析目标语句,提取同义词对应的二元依存关系。然后,算法从大规模语料库中计算二元依存关系的向量距离,筛选出最佳替换的同义词词集。 实验结果表明,该算法生成的隐写文本在嵌入秘密信息后,能够保持文本特征属性不变,相较于现有的改进型同义词替换算法,该算法更能确保文本语法正确、语义完整。同时,该算法能更有效地抵抗同义词结对和相对词频统计分析检测,从而提高了秘密信息传递的安全性。
聚焦数据安全新热点:ORACLE安全审计数据恢复方案
在数据安全日益重要的今天,ORACLE数据库的安全审计数据恢复成为关注焦点。该方案致力于保障ORACLE数据库的安全性和完整性,为企业数据安全保驾护航。