众文网1.有木有SQL数据库的高手啊
使用安全的密码策略
屏蔽数据库的1433端口
数据库自动定期备份。系统提供数据库即时备份功能，保障数据的安全
控制非法输入
预防注入式攻击
通过日志管理模块，记录下所有用户的操作
记录数据库SQL执行日志，包括执行来源、SQL内容等
对于数据库表，为不同数据库用户或用户组分别授予读取、修改的最小权限
通过数据库所在操作系统或防火墙限制，只有信任的IP地址才能通过监听器访问数据库
2.什么是毕业论文选题 怎么取啊
毕业论文写作，选题是关键，在学习撰写毕业论文时首先就应该学会如何选题。
在进行毕业论文的选题时，应着重注意选题要恰当。 题目大小适中，对实际工作有一定指导意义；应结合当前科技和经济发展尽可能选择与社会发展及实际工作相结合的题目。
一个题目太小了则不利于展开理论上的探讨。比如，"储蓄柜台客户填表制度的废除"就是一个十分具体的小题目。
如果做一篇2-3千字的小型论文就可以 这种制度上的变革目的和效果阐释清楚，但是拿它来做一篇1万字左右的毕业论文就显得小题大做了。这种具体业务做法上的些许改变其意义一般也不是太大的。
反过来，一个题目太大则不利于抓住重点展开论述。比如，"入世后，中资银行如何迎接外资银行挑战"，这个题目要做好大概可以写一本厚厚的专著。
类似的题目诸如“中国保险业发展初探”、“国有商业银行如何发展中间业务”、“也论金融风险的产生与防范”等等，它们的共同特点是可以在同一个题目下探讨多方面的问题。这样，撰写论文时就无法落笔，往往是什么都涉及到一点儿，但什么都不深入、谈不透。
一个适当的题目应当是着眼点十分清楚的。某个方面的问题可能有不同的见解，有一些因素使得它不能一下子得出结论，需要做一些分析才能看出结果；但是，假如站在不同的角度，得出的结论也不同。
这种问题很适合于一篇1万余字的毕业论文规模，也是学生尝试着用自己的知识分析问题、解决问题的好题目。 选题最好能建立在平日比较注意探索的问题的基础上 写论文主要是反映学生对问题的思考，所以假如学生对问题了解甚少或几乎没有什么感想，那么，要挖空心思讨论一个问题就难了，因为他将不知道到底应该持有什么样的见解才是对的。
假如学生对一个问题已经有一定的观察和思考，那么，剩下来的事就只是将能够支持其感想的一些理论和事实数据找出来加以整理，用以支持和表达他的论点。俗话说："有话则长，无话则短"，一篇6000余字的论文没有一点儿自己的感受是很难写成的，除非做裁缝，将他人的文章相互拼凑在一起完事。
也有这样一种获得自己观点的案头方法，即先大量阅读某个方面的学术文章，看别人在这方面有些什么见解，一边看一边将自己的感想记录下来，经过一定的阅读就会在这方面积累相当多的知识，而自己的见解也可能慢慢形成。有时候学生可能对一些观点有所怀疑，不妨将自己的怀疑提出来，用实事去分析它们是否合理，通过对不同的观点所依据的条件的对比分析，就可以找到一些依据，证明自己的怀疑是否成立，这本身就是一种论证过程，写出来也许就是一篇好文章，所谓"大胆假设，小心求证"应该指此。
选题应鼓励学术创新 避免选择已经完全得到解决的常识性问题；选题要注意与时俱进，鼓励解决实际问题。经济学方面的课题经常是很具有时代性的，一个课题会随着经济形势的变化而变化。
比如，"中国证券市场呼唤开放式基金"，这原是一个不错的课题，但是，目前显然已是一个过了时的课题，因为中国证券市场已经推出了开放式基金，对于"是否需要"这类讨论而言，暂时已不具有特别的意义。但是，假如换成"开放式基金运作效果分析"仍不失为一个可以研究的课题。
选题应与自己所学专业相关 选题应符合专业培养目标和教学要求，以学生所学专业课的内容为主，不应脱离专业范围，要有一定的综合性，具有一定的深度和广度。金融学专业的学生，毕业论文必须在专业有关的方向上选取，可以做交叉性的课题，但是，完全不相关的课题则不符合要求，一定要注意避免。
1 毕业论文写作的目的和意义 毕业论文是高等学校对学生整个学习过程的一个综合性考查。大学生毕业论文质量的好坏是评价高校教学水平质量高低的一个重要标准，是对学生的培养质量和综合水平的一个总体检验.通过大学毕业论文写作，可以使大学生熟悉科学技术研究论文写作的基本方法、基本的论文格式与规范，初步了解科研创作的一些技巧，了解本专业方向的一些研究内容，掌握文献资料查找的基本方法。
2 毕业论文写作的一般步骤 中学生的一篇语文作文一般在考场上花上几十分钟就可以完成，而一篇较好的毕业论文通常是一篇较长的有文献资料佐证的学术论文，一般需要经过较长时间的写作过程.要完成一篇毕业论文，一般需要经过以下几个过程： 2.1 毕业论文选题 毕业论文题目的选定不是一下子就能够确定的.若选择的毕业论文题目范围较大，则写出来的毕业论文内容比较空洞，难以结合实际；而选择的毕业论文题目范围过于狭窄，又难以查找相关文献资料，会让人感到无从下手.对于毕业论文题目的确定，通常可以采取先选出一个大的研究方向，再围绕该研究方向查找文献资料，通过阅读、思考、分析材料逐渐把毕业论文题目范围缩小的方法。 比如，英语专业的学生如果对英语语法感兴趣，可以先选出大的毕业论文题目“On English Grammar”，然后查找相关的文献。
如“如何学习英语语法”、“如何使英语语法教学走出平淡”、“解读报刊英语中的语法隐喻”等文献资料 。对师范类英语毕业论文题目应进一步缩小，围绕英语语法教学和学习来选择。
3.急求有关数据挖掘方面的毕业论文题目
寿险行业数据挖掘应用分析
寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining,DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则（Rules）、模式（Patterns）等形式。
目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解（Data Understanding），数据准备（Data Preparation），建模（Modeling），评估（Evaluation）和发布（Deployment）。
商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。
行业数据挖掘
经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。
根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。
针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。
挖掘系统架构
挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。
规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。
应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。
目前比较常用的分析指标有： 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。
实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。