Microsoft SQL Server 2008:数据库管理与加密功能

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"加密表中数据-the design and analysis of computer experiments 2nd edition" 在SQL Server 2008中,加密表中数据是一项重要的安全措施,它允许敏感信息在存储和传输过程中保持加密状态,从而保护数据免受未经授权的访问。SQL Server 2008提供了多种加密选项来确保数据的隐私和合规性。 数据库加密是现代数据库管理系统中的一个关键特性,特别是对于那些处理敏感信息,如个人身份信息、财务记录或医疗记录的企业而言。在SQL Server 2008中,主要的加密技术包括透明数据加密(TDE)、行级加密和列级加密。 透明数据加密(TDE)是一种全库级别的加密,它加密整个数据库文件,包括数据文件和事务日志。当数据被写入磁盘时,TDE会自动加密数据,而当数据被读取时,它会解密数据。这样,对数据库的查询和操作过程是透明的,无需修改应用程序代码。 行级加密允许对特定行或一组行进行加密,这使得只有满足特定条件的用户才能访问加密的数据。这种加密方法增加了数据的粒度控制,但可能需要更复杂的权限管理。 列级加密则更为精细,只对数据库中的特定列进行加密,这在保护某些敏感字段时非常有用。例如,一个包含员工信息的表,可以对社会保障号码列进行加密,而其他非敏感列保持未加密。 SQL Server 2008还提供了证书和密钥管理功能,以确保加密密钥的安全。这些密钥存储在密钥存储提供程序(KSP)中,可以是操作系统级别的密钥存储,或者可以与其他硬件安全模块(HSM)集成,提供额外的安全层。 此外,SQL Server 2008的管理工具,如SQL Server Management Studio(SSMS),提供了图形化界面来管理加密设置,包括创建和管理加密密钥、启用和禁用加密等操作。数据库管理员(DBA)需要掌握这些工具,以便在保护数据的同时,确保系统的正常运行和高效性能。 在实际应用中,使用数据库而不是电子数据表来存储和管理数据的原因有很多。数据库系统设计用于处理大量数据,支持并发操作,并提供强大的安全性、权限管理和备份恢复功能。相比之下,电子数据表在数据量、安全性、并发控制和数据一致性方面存在显著不足,因此不适合用作企业级数据管理的解决方案。 总结来说,SQL Server 2008的加密功能为企业提供了全面的数据保护策略,通过透明数据加密、行级和列级加密,以及有效的密钥管理,确保了数据在存储和处理过程中的安全性。结合其强大的管理工具和优秀的性能,使得数据库成为处理和存储大量业务数据的理想选择。

4 Experiments This section examines the effectiveness of the proposed IFCS-MOEA framework. First, Section 4.1 presents the experimental settings. Second, Section 4.2 examines the effect of IFCS on MOEA/D-DE. Then, Section 4.3 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on 19 test problems. Finally, Section 4.4 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on four real-world application problems. 4.1 Experimental Settings MOEA/D-DE [23] is integrated with the proposed framework for experiments, and the resulting algorithm is named IFCS-MOEA/D-DE. Five surrogate-based MOEAs, i.e., FCS-MOEA/D-DE [39], CPS-MOEA [41], CSEA [29], MOEA/DEGO [43] and EDN-ARM-OEA [12] are used for comparison. UF1–10, LZ1–9 test problems [44, 23] with complicated PSs are used for experiments. Among them, UF1–7, LZ1–5, and LZ7–9 have 2 objectives, UF8–10, and LZ6 have 3 objectives. UF1–10, LZ1–5, and LZ9 are with 30 decision variables, and LZ6–8 are with 10 decision variables. The population size N is set to 45 for all compared algorithms. The maximum number of FEs is set as 500 since the problems are viewed as expensive MOPs [39]. For each test problem, each algorithm is executed 21 times independently. For IFCS-MOEA/D-DE, wmax is set to 30 and η is set to 5. For the other algorithms, we use the settings suggested in their papers. The IGD [6] metric is used to evaluate the performance of each algorithm. All algorithms are examined on PlatEMO [34] platform.

2023-05-24 上传