Oracle 怎么使用DBMS_CRYPTO以618272为密钥加密ORDERS表中TotalCost NUMBER(35,2)列的数据

时间: 2023-12-03 08:44:34 浏览: 38
可以使用以下代码使用DBMS_CRYPTO加密ORDERS表中TotalCost列的数据: ```sql -- 创建密钥 DECLARE l_key RAW(32) := '618272'; BEGIN -- 加密TotalCost列的数据 FOR rec IN (SELECT order_id, total_cost FROM orders) LOOP UPDATE orders SET total_cost = dbms_crypto.encrypt( UTL_I18N.STRING_TO_RAW(rec.total_cost, 'AL32UTF8'), dbms_crypto.HMAC(Utl_I18N.STRING_TO_RAW(l_key, 'AL32UTF8'), dbms_crypto.hash_sh1), dbms_crypto.ENCRYPT_AES128 + dbms_crypto.CHAIN_CBC + dbms_crypto.PAD_PKCS5 ) WHERE order_id = rec.order_id; END LOOP; END; / ``` 上面的代码首先创建了一个32位的密钥,然后使用循环遍历ORDERS表中的每一行数据。对于每一行数据,使用DBMS_CRYPTO加密TotalCost列的数据,使用HMAC函数生成一个SHA1哈希值作为加密密钥,使用AES128算法进行加密,并指定CBC模式和PKCS5填充方式。 需要注意的是,加密后的数据类型为RAW,需要再次转换为原始数据类型才能进行查询和计算。可以使用以下代码将加密后的数据解密: ```sql -- 解密TotalCost列的数据 SELECT order_id, UTL_I18N.RAW_TO_CHAR( dbms_crypto.decrypt( total_cost, dbms_crypto.HMAC(Utl_I18N.STRING_TO_RAW(l_key, 'AL32UTF8'), dbms_crypto.hash_sh1), dbms_crypto.ENCRYPT_AES128 + dbms_crypto.CHAIN_CBC + dbms_crypto.PAD_PKCS5 ) ) AS total_cost FROM orders; ```

相关推荐

CREATE TABLE CUSTOMER ( CustomerID NUMBER PRIMARY KEY, Name VARCHAR2(20), Address VARCHAR2(20), PhoneNumber VARCHAR2(20), Email VARCHAR2(30), LoyaltyStatus VARCHAR2(20) ); CREATE TABLE ORDERS ( OrderID NUMBER PRIMARY KEY, OrderDate DATE, OrderStatus VARCHAR2(20), TotalCost NUMBER, CustomerID NUMBER, CONSTRAINT FK_ORDER_CUSTOMER FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES CUSTOMER(CustomerID) ); CREATE TABLE PRODUCT ( ProductID NUMBER PRIMARY KEY, ProductName VARCHAR2(20), Description VARCHAR2(20), Price NUMBER, Category VARCHAR2(20) ); CREATE TABLE ORDERS_DETAILS ( OrderDetailID NUMBER PRIMARY KEY, OrderID NUMBER, ProductID NUMBER, ProductName VARCHAR2(20), Price NUMBER, Quantity NUMBER, Subtotal NUMBER, CONSTRAINT FK_ORDER_DETAILS_ORDER FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES ORDERS(OrderID), CONSTRAINT FK_ORDER_DETAILS_PRODUCT FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES PRODUCT(ProductID) ); CREATE TABLE STORE ( StoreID NUMBER PRIMARY KEY, StoreName VARCHAR2(20), Location VARCHAR2(20), HoursOfOperation VARCHAR2(20) ); CREATE TABLE INVENTORY ( ProductID NUMBER, StoreID NUMBER, QuantityOnHand NUMBER, ReorderPoint NUMBER, PRIMARY KEY (ProductID, StoreID), CONSTRAINT FK_INVENTORY_PRODUCT FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES PRODUCT(ProductID), CONSTRAINT FK_INVENTORY_STORE FOREIGN KEY (StoreID) REFERENCES STORE(StoreID) ); CREATE TABLE "TRANSACTION" ( TransactionID NUMBER PRIMARY KEY, TransactionDate DATE, TransactionType VARCHAR2(20), TotalAmount NUMBER, CustomerID NUMBER, CONSTRAINT FK_TRANSACTION_CUSTOMER FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES CUSTOMER(CustomerID) ); CREATE TABLE TRANSACTION_DETAILS ( TransactionDetailID NUMBER PRIMARY KEY, TransactionID NUMBER, ProductID NUMBER, ProductName VARCHAR2(20), Price NUMBER, Quantity NUMBER, Subtotal NUMBER, CONSTRAINT FK_TRANSACTION_DETAILS_TRANSACTION FOREIGN KEY (TransactionID) REFERENCES "TRANSACTION"(TransactionID), CONSTRAINT FK_TRANSACTION_DETAILS_PRODUCT FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES PRODUCT(ProductID) ); CREATE TABLE EMPLOYEE ( EmployeeID NUMBER PRIMARY KEY, Name VARCHAR2(20), Address VARCHAR2(20), PhoneNumber VARCHAR2(20), Email VARCHAR2(30), Position VARCHAR2(20) ); CREATE TABLE SALARY ( EmployeeID NUMBER, StartDate DATE, SalaryAmount NUMBER, EndDate DATE, PRIMARY KEY (EmployeeID, StartDate), CONSTRAINT FK_SALARY_EMPLOYEE FOREIGN KEY (EmployeeID) REFERENCES EMPLOYEE(EmployeeID) ); CREATE TABLE SHIFT ( ShiftID NUMBER PRIMARY KEY, StartTime TIMESTAMP, EndTime TIMESTAMP, StoreID NUMBER, EmployeeID NUMBER, CONSTRAINT FK_SHIFT_EMPLOYEE FOREIGN KEY (EmployeeID) REFERENCES EMPLOYEE(EmployeeID), CONSTRAINT FK_SHIFT_STORE FOREIGN KEY (StoreID) REFERENCES STORE(StoreID) ); 用非DBMS_CRYPTO方法加密Price和PhoneNumber给出代码

zip
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

最新推荐

recommend-type

毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
recommend-type

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
recommend-type

自己编写的python 程序计算cpk/ppk

cpk&ppk python 小程序,品友点评
recommend-type

基于Springboot开发的分布式抽奖系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。