В соответствии с этим вопросом база данных orientdb может быть зашифрована записью, предположительно на прикладном уровне. . Можно ли полностью зашифровать базу данных во время создания или существующую базу данных можно зашифровать на уровне драйвера? Или следует использовать безопасность на уровне приложений и хранилищ?
Можно ли полностью зашифровать базу данных OrientDB?
15.06.2018
Ответы:
1
Вы можете создать зашифрованную базу данных с помощью консоли или через Java API. Чтобы создать зашифрованную базу данных, используйте параметр -encryption в команде CREATE DATABASE. Однако перед этим необходимо установить ключ шифрования, определив значение storage.encryptionKey с помощью команды CONFIG.
Для получения дополнительной информации: https://orientdb.com/docs/2.2.x/Database-Encryption.html
Надеюсь, поможет
С Уважением
27.06.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..