当前信息安全越来越引起人们的重视,本文在介绍计量信息管理系统的架构设计、开发环境和功能模块设计的基础上,重点讨论数据库的安全问题。系统采用ASP+IIS+SQL Server 2005平台架构,结合数据库技术和Web技术,从网络系统层次、操作系统...
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当前信息安全越来越引起人们的重视,本文在介绍计量信息管理系统的架构设计、开发环境和功能模块设计的基础上,重点讨论数据库的安全问题。系统采用ASP+IIS+SQL Server 2005平台架构,结合数据库技术和Web技术,从网络系统层次、操作系统层次和数据库管理系统层次等多方面进行安全性分析,采用用户身份认证、防火墙技术、基于角色的访问控制、数据加密、审计追踪与入侵检测、防数据库下载和防SQL注入攻击等技术对数据库进行保护。
典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。
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