如何在SQL数据库中加密数据?

如何在SQL数据库中加密数据?

“在SQL数据库中加密数据涉及将明文转换为未经授权的用户无法轻易读取的格式的方法。其主要目标是保护敏感信息,如个人身份号码、密码或信用卡详细信息。不同的SQL数据库支持各种加密技术,包括对称加密和非对称加密。对称加密使用单一密钥进行加密和解密,而非对称加密则利用一对密钥——一个公钥和一个私钥。

一种常见的方法是使用数据库管理系统提供的内置加密函数。例如,SQL Server拥有如EncryptByKeyDecryptByKey的函数,允许开发者使用必须先创建和打开的对称密钥来加密和解密数据。以下是一个简单的SQL Server示例:首先,使用CREATE SYMMETRIC KEY KeyName WITH ALGORITHM = AES_256;创建一个密钥,然后可以使用EncryptByKey(Key_GUID('KeyName'), 'YourData');来加密数据。类似地,Oracle数据库提供了DBMS_CRYPTO包,提供了如DBMS_CRYPTO.ENCRYPTDBMS_CRYPTO.DECRYPT等用于保护数据的函数。

除了内置方法,开发者还可以实现应用层加密,即在数据到达数据库之前进行加密。这样,即使攻击者获得数据库的访问权限,他们也只能看到加密的数据。可以使用如AES(高级加密标准)的库等工具,在Python或Java等编程语言中加密敏感数据,然后再将其插入数据库。无论采用何种方法,妥善管理加密密钥至关重要,因为失去对密钥的访问可能导致加密数据的永久丢失。”

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
向量数据库如何处理多模态数据?
矢量搜索正在通过集成来自不同数据类型 (包括文本、图像和音频) 的嵌入来适应多模式查询。这种演变允许用户跨不同的媒体形式执行查询,接收捕获其输入的完整语义含义的结果。通过开发生成统一向量嵌入的复杂神经网络和机器学习模型,各种数据模态的集成成
Read Now
特征工程在预测分析中扮演着什么角色?
特征工程是预测分析中的一个关键过程,涉及选择、修改或创建新变量(特征)以提高机器学习模型的性能。特征工程的主要目的是增强模型捕捉数据中模式和关系的能力。通过仔细选择合适的特征,开发人员可以显著提高预测分析工作的准确性和有效性。 例如,考虑
Read Now
TPC基准套件是什么?
"当前的TPC基准套件由一系列标准化测试组成,这些测试用于衡量事务处理和数据库系统的性能。这些基准由事务处理性能委员会(TPC)开发,旨在评估系统处理典型数据库和事务处理应用的各种工作负载的能力。该套件包含多个基准,例如TPC-C、TPC-
Read Now