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公开(公告)号：CN106131139B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610477122.9
申请日：2016-06-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种云关系数据库的浮点数据的加密及查询方法，包含以下步骤：一是将浮点数据的密文插入到云数据库：二是通过对存贮在云数据库的浮点数不解密的情况下进行SUM求和，先在云数据库上直接对加密后的属性值按正数和负数分类求和，未对属性值解密，保证了数据的安全性；其次由用户信任的数据库代理对云数据库上求和的结果进行解密和校正；最后为保证浮点计算精度，对解密后正数的和与负数的和采用浮点编码计算，解码后得到最终结果。本发明的方法，解决了云关系数据库浮点型的加密及加密数据上的求和计算能力，为云数据库的浮点型数据的安全性和高效查询提供了技术解决方法。
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公开(公告)号：CN114254363A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111602459.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了可自定义的多态访问控制模型，包括简单属性管理模块、复杂属性管理模块、类别模块、策略模块、权限缩减模块；该模型以“属性”(包括简单属性、复杂属性及属性的层次关系等)为基础，提供用户自定义模块，管理员自定义模块，使模型具有不同存取控制模型的表达能力，具备类似程序语言中“多态”的特性，在同一应用场景下呈现多种访问控制模型的能力，相较于传统的多模型融合，本发明统一使用“属性”这一概念去表达其他元素，通过采用“归类‑评估‑权限缩减”多层架构，每层架构提供不同的功能，从而保留了模型的可审计，方便管理，细粒度控制等优势，同时是一个通用的访问控制模型，方便使用者跨平台使用，降低学习成本。
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公开(公告)号：CN106131139A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610477122.9
申请日：2016-06-23
Applicant: 暨南大学
CPC classification number: H04L67/1097 , G06F16/284 , G06F21/10 , H04L9/302 , H04L63/0428
Abstract: 本发明公开的一种云关系数据库的浮点数据的加密及查询方法，包含以下步骤：一是将浮点数据的密文插入到云数据库：二是通过对存贮在云数据库的浮点数不解密的情况下进行SUM求和，先在云数据库上直接对加密后的属性值按正数和负数分类求和，未对属性值解密，保证了数据的安全性；其次由用户信任的数据库代理对云数据库上求和的结果进行解密和校正；最后为保证浮点计算精度，对解密后正数的和与负数的和采用浮点编码计算，解码后得到最终结果。本发明的方法，解决了云关系数据库浮点型的加密及加密数据上的求和计算能力，为云数据库的浮点型数据的安全性和高效查询提供了技术解决方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112214507B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011017772.8
申请日：2020-09-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/248 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种DML语句正确性的自动检查方法，包含IDU语句正确性检查：对学生的I、D、U操作进行了回滚，使之不影响数据库中的数据；I、D、U操作一次只能影响数据库的一个表，在操作完成后通过“SUP Select”字段中存贮的select查询字句获得数据库的一个更新状态，然后将事务回滚使数据库恢复到操作执行前的状态；题库中“Ref Answer”字段存贮一个正确操作语句，通过执行“Ref Answer”和“SUP Select”字段的内容也得到数据库的一个更新状态，通过对二个状态的比较来判断学生实验的正确性。本发明主要针对学生在练习DML语言时为其提供自动的语义检查，能够在学生学习SQL查询语句、更新语句时自动检测其练习的正确性，减轻老师和学生的任务，及时反馈学生的学习情况，提高学生学习的效率。
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公开(公告)号：CN103440265B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310332312.8
申请日：2013-08-01
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的MYSQL数据库的变化数据捕获方法，包括：（1）生成摘要的查询语句“select into outfile”，根据FIELDS子句设置标志位；将“select into outfile”从数据库查询得到的一行元组插入“属性值分隔符”；根据标志位值对“select into outfile”查询执行的结果生成摘要md5value和产生输出格式；将查询结果写到磁盘文件outfile；（2）采用Hadoop MapReduce并行框架求差分；从map端读入两个快照文件old.txt和new.txt，MapReduce的shuffle函数对Key/value结构中相同key的value值存入迭代器iterator，将reduce的输出文件合并成insert文件和delete文件，即CDC的结果。本发明对MYSQL中的查询语句从语法到实现上作了改进，使其一次查询数据库数据文件就能生成带摘要的快照文件，一个快照文件的生成就减少了一次I/O，连续多次的快照差分过程可以减少大量的I/O。
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公开(公告)号：CN114254363B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111602459.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了可自定义的多态访问控制模型，包括简单属性管理模块、复杂属性管理模块、类别模块、策略模块、权限缩减模块；该模型以“属性”(包括简单属性、复杂属性及属性的层次关系等)为基础，提供用户自定义模块，管理员自定义模块，使模型具有不同存取控制模型的表达能力，具备类似程序语言中“多态”的特性，在同一应用场景下呈现多种访问控制模型的能力，相较于传统的多模型融合，本发明统一使用“属性”这一概念去表达其他元素，通过采用“归类‑评估‑权限缩减”多层架构，每层架构提供不同的功能，从而保留了模型的可审计，方便管理，细粒度控制等优势，同时是一个通用的访问控制模型，方便使用者跨平台使用，降低学习成本。
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公开(公告)号：CN112214507A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011017772.8
申请日：2020-09-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/248 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种DML语句正确性的自动检查方法，包含IDU语句正确性检查：对学生的I、D、U操作进行了回滚，使之不影响数据库中的数据；I、D、U操作一次只能影响数据库的一个表，在操作完成后通过“SUP Select”字段中存贮的select查询字句获得数据库的一个更新状态，然后将事务回滚使数据库恢复到操作执行前的状态；题库中“Ref Answer”字段存贮一个正确操作语句，通过执行“Ref Answer”和“SUP Select”字段的内容也得到数据库的一个更新状态，通过对二个状态的比较来判断学生实验的正确性。本发明主要针对学生在练习DML语言时为其提供自动的语义检查，能够在学生学习SQL查询语句、更新语句时自动检测其练习的正确性，减轻老师和学生的任务，及时反馈学生的学习情况，提高学生学习的效率。
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公开(公告)号：CN103440265A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310332312.8
申请日：2013-08-01
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的MYSQL数据库的变化数据捕获方法，包括：（1）生成摘要的查询语句“select into outfile”，根据FIELDS子句设置标志位；将“select into outfile”从数据库查询得到的一行元组插入“属性值分隔符”；根据标志位值对“select into outfile”查询执行的结果生成摘要md5value和产生输出格式；将查询结果写到磁盘文件outfile；（2）采用Hadoop MapReduce并行框架求差分；从map端读入两个快照文件old.txt和new.txt，MapReduce的shuffle函数对Key/value结构中相同key的value值存入迭代器iterator，将reduce的输出文件合并成insert文件和delete文件，即CDC的结果。本发明对MYSQL中的查询语句从语法到实现上作了改进，使其一次查询数据库数据文件就能生成带摘要的快照文件，一个快照文件的生成就减少了一次I/O，连续多次的快照差分过程可以减少大量的I/O。
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