XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRDBMS
确保 RDBMS 中的 AI 数据访问控制
访问控制是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中数据安全的一个关键方面，尤其是在人工智能 (AI) 应用环境中。本文全面回顾了确保 RDBMS 中 AI 数据访问控制的技术和策略。回顾涵盖了各个方面，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及针对 AI 驱动环境量身定制的动态访问控制机制。此外，本文还探讨了 AI 数据访问控制中的挑战和新兴趋势，强调了集成 AI 技术以增强 RDBMS 安全性和隐私性的重要性。通过综合现有文献和研究成果，本文旨在为在 RDBMS 环境中有效实施 AI 数据访问控制提供见解和建议。
RDBMS 中表的量子存储设计
新兴的量子计算利用量子现象有望显著提高特定任务的运行速度，这引起了越来越多研究人员将量子计算纳入其研究领域的兴趣。考虑到目前的数据库系统在传统计算机上存储和处理大型数据集时遇到困难，我们可以尝试使用量子计算机来处理大数据，从而显著减少存储需求并提高各种数据库操作和分析的速度。然而，为了在量子计算机上支持 RDBMS 的关系表，关系数据需要以量子兼容的格式表示。在本文中，我们提出了两种存储方法，量子列导向存储 (QCOS) 和量子行导向存储 (QROS)，专门用于在通用量子计算机上存储关系表。我们对这两种存储方法中量子比特和量子门的成本进行了理论分析和模拟验证。结果表明，两种存储方法的量子比特成本都随着数据量的增加呈对数增长趋势。此外，这两种方法都保持了对 𝑀𝐶𝑇 门的线性要求。我们在 IBM 的各种真实量子机器上进行了大量实验，结果表明我们的方法可以使现有设备保存数据集。