对会计行业有何益处?
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分析：所谓的函数是可重入的(也可以说是可预测的)，即只要输入数据相同就应产生相同的输出。这个函数之所以是不可预测的，就是因为函数中使用了 static 变量，因为 static 变量的特征，这样的函数被称为：带“内部存储器”功能的的函数。因此如果需要一个可重入的函数，一定要避免函数中使用 static变量，这种函数中的static变量，使用原则是，能不用尽量不用。 将上面的函数修改为可重入的函数，只要将声明sum变量中的static关键字去掉，变量sum即变为一个auto类型的变量，函数即变为一个可重入的函数。 当然，有些时候，在函数中是必须要使用static变量的，比如当某函数的返回值为指针类型时，则必须是static的局部变量的地址作为返回值，若为auto类型，则返回为错指针。 这种情况出现在多任务系统当中，在任务执行期间捕捉到信号并对其进行处理时，进程正在执行的指令序列就被信号处理程序临时中断。如果从信号处理程序返回，则继续执行进程断点处的正常指令序列，从重新恢复到断点重新执行的过程中，函数所依赖的环境没有发生改变，就说这个函数是可重入的，反之就是不可重入的。 四、最后 众所周知，在进程中断期间，系统会保存和恢复进程的上下文，然而恢复的上下文仅限于返回地址，cpu寄存器等之类的少量上下文，而函数内部使用的诸如全局或静态变量，buffer等并不在保护之列， 所以如果这些值在函数被中断期间发生了改变，那么当函数回到断点继续执行时，其结果就不可预料了。 打个比方，比如malloc，将如一个进程此时正在执行 malloc分配堆空间，此时程序捕捉到信号发生中断，执行信号处理程序中恰好也有一个malloc，这样就会对进程的环境造成破坏，因为malloc通 常为它所分配的存储区维护一个链接表，插入执行信号处理函数时，进程可能正在对这张表进行操作，而信号处理函数的调用刚好覆盖了进程的操作，造成错误。 满足下面条件之一的多数是不可重入函数：
三、数据库审计新技术思路 通过以上分析，我们总结了一些技术点，在数据安全时代，可以让数据库审计发挥更大的价值。 (1) 突显数据审计 数据库审计下行流量带有大量的敏感信息。充分利用数据分类分级管理成果，建立一套成熟有效的更新机制，对访问敏感的数据库表、字段进行重点审计。建立一套依赖于AI能力的数据基线，从用户帐号、获取敏感数据量、执行时间段、流量等各个维度综合判断异常。由于现实中，存储能力有限，应该根据分类分级的字段列表，选择性的存储关键表、关键字段。 (2) 全面拥抱业务审计 业务关联有利于提升整体的审计价值，追溯定位到真正的人。如前所述，两种主流实现方式都有自己的弊端。如果我们从数据自身出发，不再追求操作行为的一致性，那么问题似乎会好解决一些。比如：用户通过浏览器发起一个请求，返回了一串手机号列表，同时后台数据库也发生了一起查询事件，返回了一串手机号列表。通过判断二者数据的强关联性，自动将访问信息和数据库操作行为关联绑定，尽管二者在内部业务实现逻辑上是不一致的。不断的从二者返回数据中进行模式匹配，不再基于时间戳和访问特征的拟合，准确率会大大提高，真正的做到业务关联审计。 (3) 拥抱大数据时代 不管是自建大数据分析引擎、引入UEBA技术理念，进行用户行为分析，刻画用户画像还是将数据转发给第三方大数据分析平台，自身退化成流量探针，对于数据库审计来说，审计结果展示和利用智能化都不可避免。随着审计数据量的暴涨，传统的存储引擎不再适用，大数据分布式存储引擎正在大规模的引入。在数据安全背景下，数据库审计探针化、SDK化几乎不可避免。 四、总结
数据库审计是一个成熟化很高的产品，短期内看不到具有挑战性的发展路线图。在数据安全治理背景下，需要主动适应，做一些改变，才能更好的发挥数据库安全价值。  （编辑：威海站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
