Enhancing AI System Privacy:An Automatic Tool for Achieving GDPR Compliance in NoSQL Databases

The EU’s Artificial Intelligence Act(AI Act)imposes requirements for the privacy compliance of AI systems.AI systems must comply with privacy laws such as the GDPR when providing services.These laws provide users with the right to issue a Data Subject Access Request(DSAR).Responding to such requests requires database administrators to identify information related to an individual accurately.However,manual compliance poses significant challenges and is error-prone.Database administrators need to write queries through time-consuming labor.The demand for large amounts of data by AI systems has driven the development of NoSQL databases.Due to the flexible schema of NoSQL databases,identifying personal information becomes even more challenging.This paper develops an automated tool to identify personal information that can help organizations respond to DSAR.Our tool employs a combination of various technologies,including schema extraction of NoSQL databases and relationship identification from query logs.We describe the algorithm used by our tool,detailing how it discovers and extracts implicit relationships from NoSQL databases and generates relationship graphs to help developers accurately identify personal data.We evaluate our tool on three datasets,covering different database designs,achieving an F1 score of 0.77 to 1.Experimental results demonstrate that our tool successfully identifies information relevant to the data subject.Our tool reduces manual effort and simplifies GDPR compliance,showing practical application value in enhancing the privacy performance of NOSQL databases and AI systems.

基于分布式NoSQL的数字化档案检索系统设计

近年来,随着无纸化、数字化办公模式的推广应用,数字档案规模不断扩大,虽然在一定程度上降低了办公成本,但同样增加了档案检索难度。本文以此为切入点,提出基于分布式NoSQL技术的数字化档案检索系统设计方案,结合现阶段数字化档案的分布式存储方案,优化传统检索系统架构,提高数字化档案检索效率,实现数字化档案安全管理目标。

面向产教融合的NoSQL数据库课程教学改革实践探析

NoSQL数据库课程存在着诸多问题,如缺乏成熟的教学体系、产教需求匹配度不足以及实验项目难开展等,且本课程缺乏实用的教学内容和企业实践机会,难以培养出满足新工科需求的工程性人才。鉴于NoSQL数据库课程具有注重实践性和工程性的特点,将“产教融合”确定为本课程教学改革实践探析的方向,构建“教学-实验-实践”的课程知识体系,实现产教融合的实验设计,并利用混合互动式的教学模式,提升NoSQL数据库技术人才的培养水平。

基于正则表达式和SQL语法树的SQL注入过滤算法研究

随着信息技术的迅猛发展,Web技术已经渗透到各行各业中,其安全问题日益严峻,导致Web应用成为黑客攻击的重点对象。针对这一问题,提出基于正则表达式和SQL语法树的SQL注入过滤算法。首先使用正则表达式对Web页面输入信息进行初次过滤,然后将输入内容代入SQL语法树中进行分析,实现再次过滤,达到提高SQL注入攻击的过滤效果。仿真实验显示,所提出的算法能够有效提高SQL注入攻击的防范效果。

基于高阶思维能力培养的“My SQL数据库技术”课程教学改革研究

针对目前高校学生工程思维缺乏、创新意识不足、理论和实践不能融会贯通等问题,结合金课建设的关键点、难点以及发力点,以“My SQL数据库技术”课程为例,构建了基于高阶思维能力培养的“My SQL数据库技术”课程沉浸式教学模型。实践证明,这种让学生不断分析、评价、创造,借助高阶知识和高阶任务形成高阶思维的教学模型,实现了育人模式的优化,促进了高阶思维能力人才的培养。

基于NoSQL数据库的高密度数据采集系统设计

针对目前大部分工矿企业都在数字化转型,数字化后的安全生产监控数据具有实时性强,数据体量庞大等特点,部分系统的数据量如钢丝绳探伤系统每秒钟高达几十万条,常用的SQL数据库已经无法胜任如此庞大的数据存储、分析任务。研究通过NoSQL数据库、负载均衡、多线程、SOCKET等技术体系,构建基于NoSQL的具备高并发、高密度数据处理能力的高密度数据采集系统;实现工矿企业安全生产相关数据的高密度接入,满足高密度数据采样周期的硬性需求。

基于大数据背景的NoSQL数据库技术分析

随着数据量日益增长,传统的数据库技术已经无法满足大规模数据处理的需求。文章旨在分析大数据背景下的数据库技术,Neo4j作为一种基于图的数据模型,是NoSQL非关系数据库的子类别,广泛应用于知识图谱和推荐系统。首先,文章讨论了大数据的特征、存储与访问机制,以及非结构化数据的来源和结构。其次,根据数据的存储机制,介绍了基于文档存储、列存储、键值存储和图形存储的四类NoSQL非关系数据库。进一步分析了Neo4j图数据库的查询和操作语法、知识表示、推理过程。在大数据背景下,Neo4j图数据库具有良好的弹性可扩展性、灵活的数据模式、高性能和低延迟等显著优势,为业务决策提供了洞察和智能支持。

基于SQL注入漏洞的攻击技术研究

SQL注入漏洞作为最频繁出现的一种Web应用漏洞,给数据库的安全性带来了巨大威胁。文章旨在深入研究各类SQL注入攻击的实现方式,并结合一个实际攻击案例,提供了深入的分析和探讨。同时,文章还重点关注SQL注入检测技术的研究,为实现有效的检测和防御策略提供了有力支持,为安全专家和研究人员提供有价值的参考和指导。

基于NoSQL数据库的AIS航线设计研究

船舶运输需要充分考虑安全性和经济性,合适的航线能够为船舶安全运输提供有效保证,传统依靠纸质海图和电子海图的航线设计存在实时性不强、精度不够等问题。本文提出一种基于NoSQL数据库和AIS数据的航线自动设计方法,对其中的关键技术进行了研究,包括航线自动规划技术路线、NoSQL数据预处理以及航线自动规划方法。在航线自动规划方法中,设计了基于AIS的航线自动规划流程,使用DBSCAN算法对航迹数据进行了聚类分析。本文的研究成果可以为船舶航线自动规划提供有效辅助。

基于SQL数据库的医院财务管理信息平台

为提升医院财务信息的管理能力,利用信息化技术建立医院财务信息一体化平台,采用统一的数据库对财务信息数据进行统一存储和处理。对基于信息一体化的医院财务信息一体化平台的架构进行设计,基于结构化查询语言(structured query language,SQL)技术建立财务网上报销系统,对医院财务报销业务流程进行分析,以SQL Server 2005为后台数据库,实行客户/服务器(browser/server,B/S)模式的医院财务报销流程。实验结果表明:该系统对多用户并发的单业务响应时间<4.96 s,对多用户并发的混合业务的响应时间<65 s;系统的数据吞吐量为8 Mbps,数据处理效率为87%,优于同类系统的数据处理结果,优于一般系统的操作响应性能,可以满足医院财务管理的需求,为建立信息化的医院财务管理信息平台提供参考。

NoSQL数据库技术在船舶AIS数据系统的应用

为了发现潜在的危险,减少事故的发生,精准有效地预测船舶的运动轨迹十分重要。船舶运动轨迹预测方面的研究,主要以神经网络为主并融合一些混合算法。本文系统后端使用Spring Boot进行架构,吸收微服务思想,采用多种NoSQL现代数据库(MongoDB为主)作为持久化工具,用船舶自动识别系统(AIS)数据集训练模型,来验证LSTM相比于其他神经网络在船舶轨迹预测方面的有效性和准确性。NoSQL能够对数据进行良好的管理,并在管理对象数据的基础上增加数据分析、数据导出、数据异常处理措施。

基于NOSQL的更年期妇女健康管理系统的设计与实现

本文为实现更年期妇女健康的信息化管理,基于NOSQL数据库设计并实现更年期妇女健康管理系统,实现了对更年期妇女健康的闭环管理,提升更年期妇女健康管理水平与服务质量。

一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法

现有Text2SQL方法严重依赖表名和列名在自然语言查询中的显式提及,在同物异名的实际应用场景中准确率急剧下降.此外,这些方法仅仅依赖数据库模式捕捉数据库建模的领域知识,而数据库模式作为结构化的元数据,其表达领域知识的能力是非常有限的,即使有经验的程序员也很难仅从数据库模式完全领会该数据库建模的领域知识,因此程序员必须依赖详细的数据库设计文档才能构造SQL语句以正确地表达特定的查询.为此,本文提出一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法,该方法从数据库表名和列名解析出其中的单词或短语,查询词典获取这些单词或短语的语义解释,将这些解释看成是相应表名或列名的扩展内容,与表名、列名及其他数据库模式信息(主键、外键等)相结合,作为模型的输入,从而使模型能够更全面地学习数据库建模的应用领域知识.在Spider-syn和Spider数据集上进行的实验说明了所提出方法的有效性,即使自然语言查询中使用的表名和列名与数据库模式中对应的表名和列名完全不同,本文方法也能够得到较好的SQL翻译结果,明显优于最新提出的抗同义词替换攻击的方法.

SQL Server性能优化的技术分析

随着客户端/服务器技术和多层架构的进步,系统效率问题日益引发广泛讨论。由于缺乏数据库管理系统(DBMS)提供的优化方法和工具,以及基于微软技术的数据库管理员和应用程序开发人员的知识,无法对设计和服务执行系统进行优化。文章回顾了提高SQL Server实例性能时需要考虑的目标,并阐述了用于优化查询的技术。

基于BiLSTM的NL2SQL模型

随着互联网技术的发展,很多应用为大众提供金融量化服务,而大部分用户不具备金融或计算机专业知识,他们期望使用自然语言查询数据,因此自然语言转SQL(NL2SQL)被迫切需要。针对此问题,提出一种基于双向长短期记忆模型(BiLSTM)的中文金融NL2SQL算法,分为编码和解码阶段。在编码阶段,利用BiLSTM和注意力机制生成特征向量。在解码阶段,根据SQL的语法规则,将SQL生成解耦为九个分类任务,各个任务间相互依赖联合学习,之后生成复杂的SQL语句。除模型外,还训练出包含金融词汇的向量库,构建金融领域的数据集。通过在此数据集上实验验证,结果表明,该方法准确率更高,能有效解决金融领域SQL生成问题,并在某金融量化分析系统中实现。

基于污点分析的SQL注入漏洞检测

SQL注入漏洞给Web程序的数据库系统带来巨大的风险,一旦此漏洞遭受攻击,其带来的损失不可估量。对此,提出一种基于污点分析的SQL注入漏洞的检测方法。该方法以三地址码为中间表示,根据SQL注入漏洞特征,设计了用于前向分析的污点数据流值和污点传播规则;在程序控制流图上进行数据流算法的迭代分析;在计算过程中同步进行安全性检查,进而得到所有包含污点数据的Sink点;通过遍历包含污点数据的Sink点集合,报出SQL注入漏洞位置。最后通过对比实验验证了该方法的有效性。

基于依存关系图注意力网络的SQL生成方法

研究基于自然语言问题的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL).提出两阶段框架,旨在解耦模式链接和SQL生成过程,降低SQL生成的难度.第1阶段通过基于关系图注意力网络的模式链接器识别问题中提及的数据库表、列和值,利用问题的语法结构和数据库模式项之间的内部关系,指导模型学习问题与数据库的对齐关系.构建问题图时,针对Text-to-SQL任务的特点,在原始句法依存树的基础上,合并与模式链接无关的关系,添加并列结构中的从属词与句中其他成分间的依存关系,帮助模型捕获长距离依赖关系.第2阶段进行SQL生成,将对齐信息注入T5的编码器,对T5进行微调.在Spider、Spider-DK和Spider-Syn数据集上进行实验,实验结果显示,该方法具有良好的性能,尤其是对中等难度以上的Text-to-SQL问题具有良好的表现.

基于稀疏连接和多通道LSTM的NL2SQL研究

Natural Language To SQL(NL2SQL)任务的目标是将自然语言查询转化为结构化查询语言。现有的大多数模型所使用的方法是将NL2SQL任务分解为多个子任务,为每个子任务构建一个专用的全连接神经网络解码器。这些方法存在一些问题,如模型设计与模型结构较为简单,在学习不同子任务之间的依赖关系的能力有限。为了解决这些问题,将多通道并行LSTM模型引入到NL2SQL任务中,并采用稀疏连接层联合不同的子任务解码器,提升神经网络表现能力和计算资源的使用效率。在WikiSQL数据集上的评估结果表明,与基线模型相比,文中提出的模型计算精度较好。

大数据背景下的NoSQL数据库课程建设

随着大数据时代的到来,传统关系型数据库面临着诸多挑战,如数据规模的爆炸性增长、数据类型的多样性以及高并发的应用需求等。为了解决这些问题,NoSQL数据库应运而生,并逐渐成为大数据领域的重要组成部分。基于此,探究如何建设一门有效的NoSQL数据库课程,以培养学生在大数据环境下运用NoSQL数据库解决实际问题的能力。

基于SQL注入攻击的防御措施

Web应用程序中的数据库安全对于网站安全尤为重要,但随着网络技术的不断发展,危害数据库安全的因素越来越多,SQL注入攻击便是众多因素之一。介绍了国内外SQL注入攻击的发展现状,以及当前数据库安全发展的趋势。接着,以此为背景,介绍了SQL注入攻击的相关原理,根据SQL注入漏洞原理与对应的SQL注入方法进行了说明。介绍了SQL注入漏洞的防御方案,通过黑名单过滤法和白名单过滤法对SQL注入进行有效防御。