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。

关系代数中“除法”运算与SQL中带有exists子查询的对比教学

采用关系代数除法运算与SQL中带有exists子查询的对比教学法,使学生通过实例理解除法运算,加深了对SQL中带有exists子查询的用法,并掌握了两者之间的联系,取得了较好的教学效果。

浅析SQL中WHERE EXISTS子查询

结构化查询语言SQL是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言,而SQL语言的核心又是SELECT语句。其中WHERE子句的条件表达式表现得灵活而复杂,与谓词EXISTS所形成的嵌套查询也成为部分人理解的难点,本文将重点剖析WHERE EXISTS子查询的语法、执行流程及使用离散数学知识辅助解决复杂查询的实现方法。

试析SQL中EXISTS关键字的主要作用

文章给出了在SQL编程中,使用EXISTS关键字完成对空集的判定,实现属于、包含、相等等语义,实现交、差和除等操作的具体方法,包括解题的基本思路、编程的核心步骤以及注意事项等诸多方面,易于理解与学习。针对普遍认为难以处理的具有全称量词或包含等语义的编程问题,文中用集合论中的基础知识,给出了一套简洁明了、浅显易懂的解题方法。

“EXISTS”在SQL中的应用研究

为了解决EXISTS在实际使用中的难点,研究了EXISTS的具体应用。同时在SQL Server 2005的环境下,通过实际案例的分析,总结出如何根据实际语义,正确设计出带有EXISTS的SQL查询语句。

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。

SQL注入漏洞挖掘技术研究

SQL注入漏洞广泛存在于Web应用程序中,允许攻击者在非授权条件下不受限制地访问Web应用程序所使用的数据库,对Web应用程序安全构成了严重威胁,如何挖掘SQL注入漏洞是网络安全领域的一个重要研究课题。近年来,围绕SQL注入漏洞挖掘,形成了多种理论成果和实用工具,为了厘清研究现状和未来发展方向,本文广泛调研了相关领域研究进展,对SQL注入漏洞挖掘方面的已有研究成果进行了系统梳理。首先,介绍了SQL注入的基本概念及不同类型SQL注入的攻击原理;然后,详细阐述了SQL注入漏洞挖掘技术;最后,总结并讨论了SQL注入漏洞挖掘技术的未来发展方向。

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。

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。

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。

SQL语言在数据库实践课程中的应用

本文介绍了SQL语言的主要含义,给出了SQL语言在数据库实践课程中的一些应用,如查询单表的某公司职员综合信息表、多表的某高校十一人制男子组足球比赛赛事数据分析表,依托这些实例从基础的单表查询操作到能够进行多表之间的数据查询分析,掌握SQL语言的SELECT功能及其有关查询关键字的用法。

VBA与SQL在数据库与财务报表中的应用

财务人员在跨账套查询科目余额表等财务数据时,需要使用财务软件频繁切换登录各公司账套,进行一系列重复而大量的操作。这种查询操作非常枯燥且耗费时间。运用VBA与SQL语言并结合Excel的窗体与控件的功能进行程序设计,可以让财务人员仅通过一个Excel文档就直接从财务数据库中快捷获得科目余额表等财务数据。整个程序操作灵活、人机交互友好。该程序实现了跨账套智能、快捷批量查询的功能,可以大幅节省工作时间,提高工作效率。

大型游乐设施风险评估系统的建立——基于C#语言与SQL数据库

随着大型游乐设施的快速发展,安全保护方面存在着诸多问题,安全事故时有发生,因而游乐设施的检验面临着巨大的挑战。为了解决这一问题,本文依托于GB 8408-2018 《游乐设施安全规范》以及《特种设备安全监察条例》建立一个完整的风险评估体系,通过C#语言与SQL数据库语言共同构建的分析研究系统,构造一个覆盖全面的、内容详尽的设备使用状态的风险评估系统,针对安全保护装置的现状进行有效评估。该风险评估系统的完善以及投入使用将会对大型游乐设施的安全保护提供详细的数据,对大型游乐设施的检验提供更好的技术手段。

基于SQL注入攻击检测综述

SQL注入攻击(SQL Injection Attack,SQLIA)是对Web安全产生严重危害的网络入侵方式之一。SQL注入语法简单、入侵收益大,攻击范围甚至可以从云系统到物联网设备中的任何基础设施,这使得SQLIA成为了十大Web威胁报告(OWASP)中最受欢迎的入侵方式。如何有效检测出Web应用中的SQLIA受到研究者的广泛关注。通过对相关文献的调研发现,对SQLIA的检测分为传统检测方法和机器学习检测方法,并进行了简要介绍。在传统检测方法中,针对检测过程是否存在多阶段检测,首次分为一阶段SQLIA检测和两阶段SQLIA检测。在机器学习检测方法中,分为传统机器学习检测方法和深度学习检测方法。把传统的机器学习检测方法分为单一机器学习和集成学习检测方法,深度学习的检测方法分为单一深度学习和算法融合的检测方法。分别从数据集、鲁棒性评估以及模型可解释性等方面提出了对未来SQLIA检测所需考虑的问题并做出了展望。

基于Spark SQL的数据查询与索引优化系统研究

随着大数据及云计算技术、移动场景应用数据量的迅猛发展,对于动态场景下的时态大数据查询与处理分析,成为不同企事业单位高吞吐量、低延迟数据管理关注的重要方向。基于Apache Spark分布式计算框架,搭建起涵盖Spark SQL解析器、Catalyst查询优化器、Data Frame查询接口、Hive数据仓库、RDD(resilient distributed datasets)数据库等组件的大数据查询分析系统,针对海量的半结构化、非结构化时态数据,基于Spark SQL内核的Parser组件拓展时态查询的范围,使其支持特定索引创建、删除与内存读入管理的关键字,将本地分区建立的时态索引打包为IndexRDD数据集,利用局部时态索引模型展开含有K个时态对象的数据查询,快速扫描、查询与定位相应的数据项位置,进而提升时态数据查询的容错性、执行性能。

Excel+SQL Server在实验成绩信息管理中的应用研究

深入探讨了如何利用Excel和SQL Server集成化地管理和分析大学物理实验成绩信息。通过建立数据库、导入导出数据、数据查询与分析及使用Excel的数据透视表和图表功能,可以高效地管理实验成绩数据,进而深入分析学生的学习情况和教学效果。