通过FGA来实现。...1.添加审计策略 2.测试审计效果 3.控制审计策略 1.添加审计策略 官方文档语法： DBMS_FGA.ADD_POLICY( object_schema VARCHAR2, object_name...--审计JINGYU用户有更新SCOTT用户下EMP表的操作 BEGIN dbms_fga.add_policy( object_schema => 'SCOTT', object_name => 'EMP...=> 'FGA_TEST_01', enable => TRUE); END; / 3.2 删除审计策略 官方文档语法： DBMS_FGA.DROP_POLICY( object_schema...object_schema => 'SCOTT', object_name => 'EMP', policy_name => 'FGA_TEST_01'); END; /
细粒度审计(FGA)扩展了审计功能，可捕获查询或处理数据的实际SQL语句。 与标准数据库审计或基于值的数据库审计相比，FGA将重点审计的范围设置得更窄。...可将FGA选项设置为按表或视图中的各个列进行审计，还可将其设置为条件选项，以便只在符合管理员定义的特定规范时才捕获审计。FGA策略支持多个相关列。...通过使用DBMS_FGA.ALL_COLUMNS和DBMS_FGA.ANY_COLUMNS，可对语句中是否使用了任何或全部相关列来进行审计。...可使用DBMS_FGA PL/SQL程序包来创建对目标表或视图的审计策略。如果查询块中返回的任何行与审计列和指定的审计条件相匹配，则审计事件会导致在审计线索中创建并存储审计记录。...FGA自动将审计重点放在语句级别。一个SELECT语句会返回数千行，但只生成一条审计记录。
BEGIN dbms_fga.add_policy ( 'test', 't_table', 'fga' ); END; / 我们可以用下面语句就可以查询到对表...select * from sys.dba_fga_audit_trail t WHERE t.object_schema = 'test' AND t.object_name = 't_table'...BEGIN dbms_fga.drop_policy ( 'test', 't_table', 'fga' ); END; /
B)mandatory auditing C)value-based auditing D)fine-grained auditing Answer: D 赵： Fine-Grained Audit(FGA...是 Audit 的一种特殊方式.使用 FGA 只要调用 Oracle 的包DBMS_FGA.ADD_POLICY 创建一些 policy(审计策略)就行.每个 policy 只能针对一个表或视图.建好策略后所有对表或视图的
题目部分 【DB笔试面试836】在Oracle中，FGA审计和标准审计有什么区别？ ♣ 答案部分 FGA审计和标准审计的区别参考下表： 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：小麦苗
(Fine Grained Auditing 简称FGA)后， 该视图中包含的DRIVING_SITE提示（HINT）变的无效了。...没有设定FGA，追加了DRIVING_SITE 提示时的情况 ? ?...设定FGA，追加了DRIVING_SITE 提示时的情况 ? ? ?...在【没有设定FGA追加了DRIVING_SITE 提示时】和【设定FGA追加了DRIVING_SITE 提示时】的情况，分别通过下面的方法，取得10053 trace。 ?...（本次暂时忽略） 查看设定FGA追加了DRIVING_SITE 提示时时本地的10053的信息 ?
season_totals.csv") print(df.columns) ['_c0', 'player', 'pos', 'age', 'team_id', 'g', 'gs', 'mp', 'fg', 'fga...from pyspark.sql.functions import col fga_py = df.groupBy('yr')\ .agg({'mp' : 'sum', 'fg3a' : 'sum'})...) from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight') _df = fga_py.toPandas...VectorAssembler t = VectorAssembler(inputCols=['yr'], outputCol = 'features') training = t.transform(fga_py...)\ .withColumn('yr',fga_py.yr)\ .withColumn('label',fga_py.fg3a_p36m) training.toPandas().head() 然后，
DDL_Audit_Trigger; / /* ========================= 审计DML语句 ========================= */ /* ||名称：利用DBMS_FGA...CREATE SEQUENCE SEQ_DELETE_NUMBER MINVALUE 1 MAXVALUE 100000 START WITH 1 INCREMENT BY 1; SELECT 'DBMS_FGA.ADD_POLICY...CHK_SELECT_'||SEQ_SELECT_NUMBER.NEXTVAL||'''); ' FROM ALL_TABLES WHERE WNER='INXITE' UNION SELECT 'DBMS_FGA.ADD_POLICY...CHK_INSERT_'||SEQ_INSERT_NUMBER.NEXTVAL||'''); ' FROM ALL_TABLES WHERE WNER='INXITE' UNION SELECT 'DBMS_FGA.ADD_POLICY...CHK_UPDATE_'||SEQ_UPDATE_NUMBER.NEXTVAL||'''); ' FROM ALL_TABLES WHERE WNER='INXITE' UNION SELECT 'DBMS_FGA.ADD_POLICY
从名字看audit好像和审计有关，查了各种审计，发现在ZYX_ABCD_K_PPLLCJ上有FGA的细粒度审计，对ZYX_ABCD_K_PPLLCJ表的select操作进行记录。...由于SYS_AUDIT应该是在FGA审计的过程中产生，我在测试环境中，尝试刷新MV_ABCD_K_PPLLCJ表，在刷到一半的途中ctrl+c中断，再次刷新也报错了。...解决方法：disable FGA的审计策略，在全量刷新或者增量刷新，无报错。再enable FGA，问题解决。
spfile; startup force; 重启生效 show parameter audit_sys_operations; 查看审计参数 定义需要审计的表 execute dbms_fga.add_policy...,policy_name=>'chk_emp',statement_types=>'insert,update,delete'); 给普通用户授权查看 审计表 grant select on dba_fga_audit_trail...to bankuser; 执行增删操作，查看对表的审计 select t.timestamp,t.sql_text from sys.dba_fga_audit_trail t; 取消审计 execute...dbms_fga.drop_policy(object_schema=>'bankuser',object_name=>'emp',policy_name=>'chk_emp'); 6、把Oracle
DBA_PRIV_AUDIT_OPTS; SELECT * FROM DBA_STMT_AUDIT_OPTS; SELECT * FROM DBA_OBJ_AUDIT_OPTS; SELECT * FROM DBA_FGA_AUDIT_TRAIL...DBA_FGA_AUDIT_TRAIL 列出基于值的审计跟踪记录。 DBA_STMT_AUDIT_OPTS 对语句生效的审计选项。 DBA_PRIV_AUDIT_OPTS 对系统权限生效的审计选项。
PACC 的体细胞突变：有无 HR/DDR 种系变异的患者的 PACC 之间的体细胞遗传变异库存在差异（图2A），但是 TMB 和 基因组变异分数 FGA 没有差异（图2BC） PACC 的WGS结果：...图3A比较了两者在种系基因、突变特征、全基因组加倍、HRDetect 评分、FGA、SNV 、INDEL 、SV 以及Waddell亚型的区别。
._2)) 5 } 6 override def map2[A,B,C](fga: (F[A],G[A]), fgb: (F[B],G[B]))(f: (A,B) => C)...: (F[C],G[C]) = { 7 (a1.map2(fga._1,fgb._1)(f), a2.map2(fga._2,fgb._2)(f)) 8 } 9...= F[G[V]]})#l] { 12 def unit[A](a: A) = a1.unit(a2.unit(a)) 13 override def map2[A,B,C](fga...: F[G[A]], fgb: F[G[B]])(f: (A,B) => C): F[G[C]] = { 14 a1.map2(fga,fgb)((ga,gb) => a2.map2
更新20190601 重新构造数据集，选择的变量包括： Player 球员姓名 Pos 位置 Tm 球队 G 比赛场次 GS 首发场次 MP 场均上场时间 FGA 出手次数 FG% 命中率 3PA 三分出手次数...g=players_a$g, gs=players_a$gs, mp=players_a$mp, fga...=players_a$fga, fgpercent=players_a$fgpercent, three_papercent=players_a..."PG")%>% filter(age <= 25) dim(df1) head(df) [1] 62 22 player pos age tm g gs mp fga
03 Claudin-low亚型的基因组多样性 尽管大多数claudin-low亚型是二倍体 (Fig. 2a)，但整个肿瘤的FGA（fraction of genome altered）程度高度可变...相比于使用Gaussian finite mixture models基于FGA分类，基于表达的分类器有91%准确率。...然后将分类器应用于claudin-low样本（TCGA和CCLE），并以FGA水平作为读数，验证各claudin-low亚组的特征，CL1、CL2和CL3和细胞系的FGA水平分别为低、中、高。
CFID=33&CFPAR'\ 'AMS=2014-15&ContextFilter=&ContextMeasure=FGA&DateFrom=&D'\...ax.set_ylabel('') ax.tick_params(labelbottom='off',labelleft='off') #添加标题 ax.set_title('JamesHarden FGA...ax.set_ylabel('') ax.tick_params(labelbottom='off',labelleft='off') #添加标题 ax.set_title('JamesHarden FGA...ax.set_xlabel('') ax.set_ylabel('') ax.tick_params(labelbottom='off',labelleft='off') # 添加标题 ax.set_title('FGA2014...ax.set_ylabel('') ax.tick_params(labelbottom='off',labelleft='off') #添加标题 ax.set_title('JamesHarden FGA
) 首先看一看约基奇5个赛季常规赛的首发出场次数、场均出场时间、场均出手次数、命中率的变化趋势 散点图加折线图 df1_1% select(Season,GS,MIN,FGA...stringsAsFactors = F) df2_1% select(V3,V9,V11,V13,V14,V24,V29) colnames(df2_1)<-c("Game","w_or_l","MIN","FGA
我们将这些攻击组称为“快速渐变攻击”（FGA）, 并在用作白盒（FGA-W）和黑盒（FGA-B）攻击时进行区分. 为了比较, 我们在FGA的相同分类中使用[21]的结果....对于FGA-W, 应该注意的是, IRv2adv经过对抗训练可以直接抵御白盒攻击, 并且IRv2adv-ens上的整体训练并没有使他们的模型对FGA-W具有鲁棒性[21]....关于查询效率, FGA-B消除了我们的Perlin噪声攻击, 因为代理模型允许他们在查询目标模型之前重新确定其对抗性示例....通过使用Perlin-BO的通用版本创建可转移性攻击, 还可以将查询数量大大减少到类似于FGA-B的级别. 我们假设我们的Perlin噪声攻击利用了学习算法中的固有弱点以及它们对图像中模式的解释....相比之下, 诸如FGA的现有方法主要关注基于梯度的优化以解决目标函数. 由于高维度, 基于梯度的算法变得难以解决, 计算成本昂贵, 并且可能陷入局部最优的口袋中.
Workload Repository，Oracle AWR）报告分析 数据库的安全 口令管理策略（精细化的授权机制） Oracle的安全产品DB vault和Audit vault Oracle的细粒度审计（FGA
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