数据库论文题目(数据库论文摘要)

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数据库技术论文

数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文,希望能够对您有所帮助。

数据库技术论文篇一

数据库加密技术分析

摘 要:从信息产业的形成、壮大到信息社会的到来,特别是以微电子革命为代表的个人计算机的迅猛发展和以网络为特征的新一轮信息交流方式的革命,社会的信息化已成为一种社会发展的新趋势。

关键词:数据库;加密;研究

中图分类号:TP31 文献标识码:A

数据库技术的最初应用领域主要是信息管理领域,如政府部门、工商企业、图书情报、交通运输、银行金融、科研教育等各行各业的信息管理和信息处理。事实上,只要有数据需要管理,就可以使用数据库。

1数据库的特点

数据结构化是数据库和文件系统的本质区别。数据结构化是按照一定的数据棋型来组织和存放数据.也就是采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身以特点,还描述数据之间的联系。这种结构化的数据反映了数据之间的自然联系,是实现对另据的集中控制和减少数据冗余的前提和保证。

由于数据库是从一个企事业单位的总体应用来全盘考虑井集成教据结构的.所以数拒库中的数据不再是面向个别应用而是面向系统的。各个不同的应用系统所需的数据只是翅体模型的一个子集。数据库设计的基础是数据模型。在进行教据库设计时,要站在全局需耍的角度抽象和组织数据,要完整地、准确地描述数据自身和数据之间联系的情况,建立话合总体需耍的数据棋型。数据库系统是以数据库为荃础的,各种应用程序应建立在数据阵之上。数据库系统的这种特点决定了它的设计方法,即系统设计时应先设计数据库,再设计功能程序.而不能像文件系统那样,先设计程序,再考虑程序需要的数据。

1.1有较高的数据独立性

数据库中的数据不是孤立的,数据与数据之间是相互关联的。也就是说,在数据库个不仅要能够表水数据本身,还要能够表水数据与数据之间的联系。例如布银行的储蓄数据库中,有储户信息和账户情息,储户信息和账户信息联的。 数据库能够根据石同的需要按不同的方法组织数据,比如顺序组织方法、索引组织方法、倒排索引组织力法等。这样做的目的就是要最大限度地提高用户或应用程序访问数据烽的效率。闭于有数据库技术之前。数据文件都是独立的,所以任何数据文件都必须含有满足某一应用的全部数据。而在数据库中数据是被所有应用共享的。在设计数据库时,从全局应剧小发,可以使数据库中包含为整个应用服务的全部数据,然后通过模式定义可以灵活组合数据满足每一个应用。数据形具有较高的数据独仅件数据独立性是指数据的组织和存储方法与应蝴程序互不依赖、彼此独立的特性。在数据库技术之前,数据文件的织纠方式和应用程序是密切相关的。当改企数据结构时相应的应用程序也必须陨之修改,这样就大大增加了应用程斤的开发代价和维护代价。而数据库技术以使数据的组织和存储方法与应用程序巨不依赖,从而人大降低应用程序的开发代价和维护代价。

1.2数据冗余度小、数据共享度高

数据冗余度小是指存储在数据库中的皿复数据少。在非数据库系统中,每个应用程序有它自己的数据文件,从而造成存储数据的大盆宜复。由于在数据库系统方式下.教据不再是面向某个应用,而是面向整个系统,这就使得数据库中的数据冗余度小.从而避免了由于数据大扭冗余带来的数据冲突问题。

据库系统通过数据模型和数据控制机制提高数据的共享性。数据共享度高会提高数据的利用率,使得数据更有价值,能够更容易、更方使地使用。

2数据库加密方法

从所面临的安全与保密威胁方面来看,数据库系统应该重点对付以下威胁: 非授权访问、假冒合法用广、数据完整性受破坏系统的正常运行、病毒、通信线路被窃听等。而威胁网络安全的因素:计算机系统的脆弱性、协议安全的脆弱性、数据库管理系统安全的脆弱性、人为的因素、各种外部威胁,主要包括以下方面。

数据欺骗:非法篡改数据或输人假数据;特洛伊木马术:非法装人秘密指令或程序,由计算机执行犯罪活动;意大利香肠术:利用计算机从金融银行信息系统上一点点窃取存款,如窃取账户的利息尾数,积少成多;逻辑炸弹:输人犯罪指令,以便在指定的时间或条件下删除数据文卷,或者破坏系统功能;线路截收:从系统通信线路上截取信息;陷阱术:利用程序中用于调试或修改、增加程序功能而特设的断点,插人犯罪指令或在硬件中相应的地方增设某种供犯罪用的装置,总之是利用软件和硬件的某些断点或接口插入犯罪指令或装置;寄生术:用某种方式紧跟有特权的用户进人系统,或者在系统中装人“寄生虫”;超级冲杀:用共享程序突破系统防护,进行非法存取或破坏数据及系统功能;异步攻击:将犯罪指令混杂在正常作业程序中,以获取数据文件.电脑病毒:将具有破坏系统功能和系统服务与破坏或删除数据文卷的犯罪程序装人系统某个功能程序中,让系统在运行期间将犯罪程序自动拷贝给其他系统,这就好像传染性病毒一样四处蔓延。

2.1数据库加密技术探索

密码学是一门古老而深奥的学科,对一般人来说是陌生的,因为长期以来它只在很小的范围内(如军事、外交、悄报等部门)使用。计算机密码学是研究计算机信息加密、解密及其变换的科学.是数学和计算机的交叉学科,也是一门新兴的学科,随着计算机网络和计算机通信技术的发展,计算机密码学得到前所未有的重视并迅速普及和发展起来。数据加密技术主要分为传输加密和存储加密,而数据传输加密技术是对传输中的数据流进行加密,常用的有链路加密、节点加密和端到端加密三种方式。

(1)链路加密,是传输数据仅在物理层前的数据链路层进行加密,不考虑信源和信宿。它用于保护通信节点间的数据,接收方是传送路径上的各台节点机,信息在每台节点机内都要被解密和再加密,依次进行,直至到达目的地。

(2)节点加密,是在节点处采用一个与节点机相连的密码装置。密文在该装置中被解密并被重新加密,明文不通过节点机,避免了链路加密节点处易受攻击铂缺点。

结语

数据加密技术是最基本的安全技术,被誉为信息安全的核心,最初主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文,然后再进行信息的存储或传输,即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得,也可以保证这些信息不为其认知.从而达到保护信息的目的。该方法的保密性直接取决于所采用的密码算法和密钥长度。

参考文献

[1]钱雪忠.数据库原理及技术[M].北京:清华大学出版社,2011.

[2]刘升.数据库系统原理与应用[M].北京:清华大学出版社,2012.

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寿险行业数据挖掘应用分析

寿险是保险行业的一个重要分支,具有巨大的市场发展空间,因此,随着寿险市场的开放、外资公司的介入,竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。

数据挖掘

数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。

目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论,为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调,DM不单是数据的组织或者呈现,也不仅是数据分析和统计建模,而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段:商业理解(Business Understanding),数据理解(Data Understanding),数据准备(Data Preparation),建模(Modeling),评估(Evaluation)和发布(Deployment)。

商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解;数据理解是对现有企业应用系统的了解;数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解,在数据准备的基础上,选择一种更为实用的挖掘模型,形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论,如果达到了预期的效果,就可将结论发布。在实际项目中,CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的,而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。

行业数据挖掘

经过多年的系统运营,寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等,也出现了超大规模的数据库系统。同时,数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件,也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。

根据CRISP-DM模型,数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括:代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。

针对寿险经营的特点,我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广,是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。

挖掘系统架构

挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。

规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据,统计并产生相关规律,并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。

应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序,根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测,可利用规则生成子系统重新学习,获得新的规则,不断地更新规则库,直到规则库稳定。

目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。

实践中,可结合实际数据状况,对各要素进行适当的取舍,并做不同程度的概括,以形成较为满意的判定树,产生可解释的结论成果。

帮我定一个数据库的论文题目

全文搜索, 使用lucene,配合SQL 的试图,存储过程,很值得研究。

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SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点,可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

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