Пользовательская целостность

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 5Следующая ⇒

▷ Похожие статьи

Пользовательская целостность позволяет определять бизнес-правила, не входящие ни в одну из категорий целостности. Поддержку пользовательской целостности обеспечивают все остальные категории целостности: любые типы ограничений уровня столбца и уровня таблицы в инструкции CREATE TABLE, хранимых процедурах и триггерах.

Принудительное обеспечение целостности данных

Планирование и создание таблиц требует указания допустимых значений для столбцов и определения способов принудительного обеспечения целостности данных в них. SQL Server 2005 предоставляет следующие механизмы для принудительного обеспечения целостности данных в столбце:

Ø Ограничения PRIMARY KEY

Ø Ограничения FOREIGN KEY

Ø Ограничения UNIQUE

Ø Ограничения CHECK

Ø Определения DEFAULT

Ø Разрешение значений NULL

Безопасность баз данных.

Защита баз данных является одной из самых сложных задач, стоящих перед подразделениями, отвечающими за обеспечение информационной безопасности. С одной стороны, для работы с базой необходимо предоставлять доступ к данным всем сотрудникам, кто по долгу службы должен осуществлять сбор, обработку, хранение и передачу конфиденциальных данных. С другой стороны, укрупнение баз данных далеко не всегда имеет централизованную архитектуру (наблюдается ярко выраженная тенденция к территориально распределенной системе), в связи с чем действия нарушителей становятся все более изощренными. При этом четкой и ясной методики комплексного решения задачи защиты баз данных, которую можно было бы применять во всех случаях, не существует, в каждой конкретной ситуации приходится находить индивидуальный подход.

Классический взгляд на решение данной задачи включает обследование предприятия с целью выявления таких угроз, как хищения, утрата, уничтожение, модификация, отказ от подлинности. На втором этапе следует составление математических моделей основных информационных потоков и возможных нарушений, моделирование типовых действий злоумышленников; на третьем – выработка комплексных мер по пресечению и предупреждению возможных угроз с помощью правовых, организационно-административных и технических мер защиты. Однако разнообразие деятельности предприятий, структуры бизнеса, информационных сетей и потоков информации, прикладных систем и способов организации доступа к ним и т. д. не позволяет создать универсальную методику решения.

Хищение информации из баз данных: местные особенности России или отражение мировых тенденций?

Долгое время защита баз данных ассоциировалась с защитой локальной сети предприятия от внешних атак хакеров, борьбой с вирусами и т. п. Последние аналитические отчеты консалтинговых компаний выявили другие, более важные направления защиты информационных ресурсов компаний. Исследования убедительно показали, что от утечки информации со стороны персонала и злонамеренных действий «всесильных» администраторов баз данных не спасают ни межсетевые экраны, ни VPN, ни даже «навороченные» системы обнаружения атак и анализа защищенности. Неавторизованный доступ к данным и кража конфиденциальной информации являются главными составляющими потерь предприятий после ущерба, наносимого вирусами (рис. 1).

Один из основных выводов отчета CSI/FBI – значительно возросший ущерб от такой угрозы, как кража конфиденциальных данных. Каждая американская компания в среднем потеряла 355,5 тыс. долл. только из-за утечек конфиденциальных данных за прошедшие 12 месяцев. Средний размер потерь от действий инсайдеров составил 300 тыс. долл. (максимальный – 1,5 млн долл.). Решение вопросов персонифицированного доступа к конфиденциальным данным позволяет выявлять злоумышленника с помощью информации, неопровержимо доказывающей его вину. Это, в свою очередь, невозможно без применения самых современных способов аутентификации и управления доступом.

Можно ли остановить хищение информации из баз данных?

Попробуем кратко сформулировать основные причины несанкционированного доступа к данным и поставленного в ряде случаев на промышленные рельсы сбыта баз данных, содержащих персональные данные абонентов, партнеров или сотрудников и коммерческие тайны компаний.

Итак, имеются следующие исходные данные:

- многие не догадываются о том, что их базы данных крадут;

- кража и причиненный ущерб имеют латентный характер;

- если факт кражи данных установлен, большинство компаний замалчивают причиненный ущерб. Одна из причин этого – отсутствие реальных механизмов сбора доказательной базы по факту кражи конкретным пользователем ресурсов;

- технологии, позволяющие строго персонифицировать действия пользователей и разграничить их права, неизвестны большинству руководителей;

- возможность защиты данных от системных администраторов также малоизвестна, руководители предпочитают считать их наиболее лояльными сотрудниками;

- бюджеты на информационную безопасность, как правило, невелики. Это не позволяет решить проблему комплексно (введение штатных единиц, отвечающих за информационную безопасность

Модели данных. Классификация моделей.

Объекты и отношения. ER-диаграммы, концептуальное проектирование.

Ядром любой БД, является модель данных, с её помощью могут быть предоставлены объекты реального мира и взаимосвязи между ними.

Модель данных – это совокупность структур данных и операций их обработки.

СУБД основывается на использовании трёх моделей:

· Сетевой;

У потомков несколько предков и наоборот.

Достоинства:

1. Быстрый поиск записей, относящихся к определённому объекту.

Недостатки:

1. Сложная структура;

2. Тяжёлое восприятие;

3. Физическая связь.

· Иерархической;

К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент, связь. Узел – это совокупность атрибутов данных описывающих некоторый объект. Каждый потомок имеет только одного предка. Только одна вершина – корень.

Достоинства:

1. Удобство использования иерархических данных;

2. Эффективное использование памяти компьютера.

Недостатки:

1. Жёсткая, громоздкая структура;

2. Записи связаны физически (корректировка не только данных, но и указателей);

3. Нужна мощная машина.

· Реляционной.

Relation – отношения (таблицы). Понятие реляционной модели связано с разработками известного американского специалиста в области СУБД Эдварда Кодда.

Достоинства:

1. Простая структура;

2. Данные связаны логически;

3. Группа записей обрабатывается одной командой;

4. Удобные для пользователя таблицы представления;

5. Возможность использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.

Недостатки:

1. Не всегда применима для сложных иерархических и сетевых данных.

Также БД классифицируются по способу обработки данных: централизованные и распределённые. Централизованные – на одном компьютере. Распределённые – части на разных компьютерах. По способу доступа к данным: с локальным доступом и с сетевым или удалённым доступом.

E-R модель.

Модель сущность-связь (ER-модель) (англ. entity-relationship model, ERM) — модель данных, позволяющая описывать концептуальные схемы предметной области.

ER-модель используется при высокоуровневом (концептуальном) проектировании баз данных. С её помощью можно выделить ключевые сущности и обозначить связи, которые могут устанавливаться между этими сущностями.

Во время проектирования баз данных происходит преобразование ER-модели в конкретную схему базы данных на основе выбранной модели данных (реляционной, объектной, сетевой или др.).

ER-модель представляет собой формальную конструкцию, которая сама по себе не предписывает никаких графических средств её визуализации. В качестве стандартной графической нотации, с помощью которой можно визуализировать ER-модель, была предложена диаграмма сущность-связь (ER-диаграмма) (англ. entity-relationship diagram, ERD).

Понятия ER-модель и ER-диаграмма часто ошибочно не различают, хотя для визуализации ER-моделей предложены и другие графические нотации

Познавательные статьи:



Алгоритмические операторы Matlab

Конструирование и порядок расчёта дорожной одежды

Исследования учёных: почему помогают молитвы?

Почему терпят неудачу многие предприниматели?