审计跟踪

Oracle审计是一项重要的数据库安全措施，它允许组织跟踪和分析数据库活动，以检测和防止未经授权的访问、数据更改和违规行为。通过实施审计机制，组织可以提高数据库的安全性，确保合规性并保护敏感数据。

数据库课件介绍了ORACLE的审计技术，主要涉及与审计功能相关的三个数据字典表：- SYS.TABLES：记录审计设置- SYS.AUDIT_TRAIL：存储审计内容- SYSTEM.AUDIT_ACTION：定义审计动作

数据库课件介绍了ORACLE审计技术，包括与审计功能有关的数据字典表SYS.TABLES（审计设置），SYS.AUDIT_TRAIL（审计内容）和SYSTEM.AUDIT_ACTION。

在审计全覆盖的背景下，大数据审计呈现出一些新的特征，并在国家审计领域迅速发展。大数据时代的到来为审计环境和审计模式带来了深刻变化，这一变化已成为审计领域的普遍共识。夏江华在其研究中，以审计全覆盖对工作效率的高要求为切入点，总结了大数据审计的三个基本特征，并围绕特征的结合点——内外部多维数据相关分析，探讨了大数据审计在实施过程中遇到的数据采集难题和人才短缺问题。随后，提出了通过审计人员和技术人员的有效协作，采取分阶段的方式提升和推进大数据审计的建议。 大数据审计的三个特征主要体现在以下方面： 一、审计效率的极大提高。传统的审计模式在面对使用财政资金的单位和项目时，往往需要几年一轮的方式实施审计，而大数据审计则能够实现对大量数据的快速处理和分析，从而极大地提高了审计效率。 二、审计工作中心环节的转移。传统审计工作往往以现场实施阶段为主导，而大数据审计则强调数据分析方法的重要性，使其成为审计工作的中心环节。这种方式使得审计人员能够更有效率地挖掘审计线索，发现问题。 三、多维数据相关分析的总体审计转变。在大数据环境下，审计工作需要向基于多维数据相关分析的总体审计转变，这就要求审计人员能够高效采集和处理多维数据。 为了解决大数据审计在数据采集和人才短缺方面存在的问题，文章建议采取分阶段推进的策略。具体策略包括： 加强审计人员和技术人员之间的有效协作。这可以包括跨学科培训，让审计人员掌握一定的数据分析技能，同时也让技术人员了解审计的基本流程和要求。 分阶段提升大数据审计能力。初期阶段可以集中于数据采集和预处理能力的提升，中期可以关注数据分析能力的增强，而后期则侧重于智能化审计工具和方法的运用。 注重非结构化数据模型构建和机器学习技术在审计领域的应用。通过这些先进的技术方法，可以进一步提高审计数据处理的效率和准确性。 文章还强调了理论探讨与实践经验相结合的重要性。只有深入分析大数据审计的特征，才能为审计实践提供指导，进而实现大数据审计的科学发展。在总结和讨论的基础上，文章提出了关于大数据审计发展路径的建议，推动审计领域适应大数据环境，有效利用大数据技术提高审计质量，确保审计工作的全面覆盖和高效实施。这些建议对审计理论与实务的发展具有重要的指导意义，有助于审计人员和技术人员更好地理解和掌握大数据审计的技术和方法，从而在实际工作中更有效地运用大数据审计。

Oracle数据库审计功能允许DBA记录和分析数据库活动，以检测安全违规和跟踪数据库使用模式。通过审计模式设置（AUDIT_TRAIL），Oracle可以将审计信息记录在SYS.AUD$基表中。可审计的活动包括SQL语句执行、权限使用和模式对象使用。审计数据提供对数据库操作的深入可见性，有助于维护数据完整性、确保合规性和进行故障排除。

MySQL审计日志的几种实施方案进行比较和评估。随着数据库管理需求的增加，选择适合环境和安全标准的方法至关重要。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

ORACLE数据库审计涉及审计数据字典中的基表SYS.AUD$。初始化参数AUDIT_TRAIL规定了审计模式：1、DB表示将审计结果存入基表；2、OS表示利用操作系统审计功能；3、NONE表示不进行审计。审计记录包括：1、SQL语句执行过程；2、数据库权限使用情况；3、模式对象的使用情况。随着信息技术的不断发展，数据库审计在保障数据安全和合规性方面发挥着重要作用。