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如何获得远程ORACLE客户端的信息,如IP
lianruidong
2010-07-14 03:01:35
使用plsql远程连接oracle数据库,在服务器端如何看到客户机的IP等信息
我想写个触发器当某些表被操作后,记录下客户机ip ,登陆用户 等等
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如何获得远程ORACLE客户端的信息,如IP
使用plsql远程连接oracle数据库,在服务器端如何看到客户机的IP等信息 我想写个触发器当某些表被操作后,记录下客户机ip ,登陆用户 等等
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lianruidong
2010-07-15
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你可以把表和触发器都建好后,找台别的机器或虚拟机连接登陆oracle,登陆成功后,再查询aud_logon_tab表,就会有记录了,我理想的结果是这张表里再加上操作的语句和执行是否成功字段就更好了,希望大家帮忙
lianruidong
2010-07-15
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我测试正常,正是我想要的,如果再结合审计,那就更满意了,谢谢大家
ANN521029
2010-07-15
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[Quote=引用 9 楼 tianlesoftware 的回复:]
可以对数据库添加了监控连接的触发器,它会把连接新一代数据库用户的记录(登陆用户名,时间,IP地址)写道表aud_logon_tab中.
代码如下:
create table aud_logon_tab(
username varchar2(20),
time date,
addr varchar(20)
);
create or replace trigger tr_l……
[/Quote]
我按照你的操作,为什么表里什么都没有啊
Dave
2010-07-15
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可以对数据库添加了监控连接的触发器,它会把连接新一代数据库用户的记录(登陆用户名,时间,IP地址)写道表aud_logon_tab中.
代码如下:
create table aud_logon_tab(
username varchar2(20),
time date,
addr varchar(20)
);
create or replace trigger tr_logon
after logon on database
begin
insert into aud_logon_tab values(ora_login_user,SYSDATE,ora_client_ip_address);
commit;
end;
------------------------------------------------------------------------------
Blog: http://blog.csdn.net/tianlesoftware
网上资源: http://tianlesoftware.download.csdn.net
相关视频:http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/11/27/4886500.aspx
DBA1 群:62697716(满); DBA2 群:62697977
DBA3 群:63306533; 聊天 群:40132017
lianruidong
2010-07-15
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要是有这样的监控软件也行,能不能具体点?
「已注销」
2010-07-14
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听楼主这意思,做个监控软件吧。如果使用触发器去实现的话,不好做。
minitoy
2010-07-14
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mark
lianruidong
2010-07-14
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因为我们都是用一个用户远程登陆数据库,当发现数据库被破坏时,只能看到是哪个用户什么时候进行的什么操作,这些信息还是不够,所有我想知道远程客户端的IP,更好的确定罪魁祸首,谢谢大家,如果有别的方法请详细告知,呵呵
lzf616
2010-07-14
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这个要写数据库级的触发器吧~~
应该ORACLE的审计功能里面提供这个功能——
其实没有太大必要这么做的——
lianruidong
2010-07-14
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怎么用程序去实现?luoyoumou
oracle会有一些表保存这些信息吗?
有就好了
luoyoumou
2010-07-14
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-- 估计单纯用数据库有点难度,应该用程序去实现!
iqlife
2010-07-14
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参考..
http://www.eygle.com/archives/2006/10/how_to_getip_address.html
故障识别基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。
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