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Existe-t-il une liste des erreurs courantes dans les entrées de la base de données ?


Je suis un étudiant universitaire au département de biologie. Dans le cadre de ma mission pour le sujet Bioinformatique, il m'a été demandé de faire référence à des erreurs courantes dans les bases de données biologiques (par exemple, Uniprot). Par exemple, "déhydrofolate réductase". Existe-t-il une liste avec de telles erreurs courantes? Sinon, dans votre propre expérience, pourriez-vous citer quelques exemples d'erreurs similaires que vous rencontrez régulièrement ?


Microsoft Excel a la mauvaise habitude de penser qu'il connaît vos données mieux que vous, et lorsqu'il voit des noms de gènes comme Mar3 et Sept7, il essaie d'être utile et de les convertir en dates.

Ainsi, chaque fois que quelqu'un met une longue liste de gènes dans Excel et la retire à nouveau, vous voyez ces gènes et leurs parents convertis en dates.

Cela est connu depuis des années, mais vous le voyez toujours dans de nombreux articles publiés.

Selon http://dx.doi.org/10.1186/s13059-016-1044-7, près de 20 % des listes de gènes de matériel supplémentaires d'articles créées avec Excel contiennent de telles erreurs.


Séquençage des artefacts dans les bases de données sur la grippe de type A et tentatives de les corriger. est un article qui décrit les erreurs dans une base de données biologique. Il existe plusieurs autres articles qui traitent de la même manière des erreurs dans les bases de données du génome de la grippe, mais j'ai particulièrement aimé celui-ci en raison de son approche unique :

Dans le cadre d'un projet de classe de lycée, des séquences grippales avec des erreurs possibles ont été identifiées dans les bases de données publiques en se basant sur la taille du gène étant plus longue que prévu, avec l'hypothèse que ces séquences auraient une erreur. Les étudiants ont contacté les auteurs de la séquence pour les alerter du ou des problèmes de séquence possibles et leur ont demandé que la ou les séquences suspectes soient correctes, le cas échéant.

Félicitations à l'enquêteur principal, David Suarez, pour avoir combiné un projet véritablement utile avec une sensibilisation cool.


À proprement parler, je devrais simplement voter pour clore cette question comme devoir ou trop large, ou répéter le commentaire de WYSWYG comme réponse. Cependant, si l'on change la question en comment faut-il s'y prendre pour ce problème en tant que bioinformaticien, cela devient plus intéressant.

Pour un étudiant en biologie qui n'a aucune compétence en programmation, il semble quelque peu déformé d'appeler cela de la bioinformatique. L'un des aspects de la bioinformatique consiste à utiliser des techniques de programmation qui automatisent la répétition et la prise de décision if/else pour éviter les opérations manuelles laborieuses. Peut-on alors penser à des approches possibles sans programmation ? Voici quelques suggestions auxquelles d'autres pourraient vouloir ajouter.

  1. Faites une liste de termes comme nitrate, phosphate, citrate, sulfate/sulfate, qui se terminent tous par -ate. En allemand, ils sont généralement similaires mais se terminent par -at (sans le e). Même si vous n'avez pas l'allemand, vous pouvez utiliser un traducteur en ligne. D'après mon expérience, certaines entrées de l'APB ont des fautes d'orthographe résultant de telles similitudes linguistiques, vous pouvez donc rechercher les orthographes allemandes. Vous pouvez même rechercher des abréviations allemandes ou françaises pour ARN et ADN (RNS, DNS, ARN, ADN). Encore une approche manuelle, mais elle aurait une certaine logique derrière elle.

  2. S'il est possible de trouver tous les mots clés dans votre base de données d'intérêt, pouvez-vous trouver combien de fois chacun se produit. Je pourrais le faire avec un programme, mais peut-être qu'Excel a une certaine facilité pour le faire. Vous pourriez Google pour voir. Ensuite, vous pourriez supposer que les fautes d'orthographe ne se produiraient qu'un nombre relativement faible de fois. Vous pouvez ensuite travailler sur les termes présentant la fréquence d'occurrence la plus faible, en recherchant les fautes d'orthographe.

Si vous aviez une certaine capacité de programmation, vous pourriez modifier l'approche 2 en recherchant des mots qui diffèrent d'une seule lettre, en supposant que certaines de ces différences seraient des fautes d'orthographe. (Vraisemblablement, un langage tel que Perl conçu pour être utilisé avec des expressions régulières serait le plus approprié.)


Si vous trouvez de telles erreurs dans les bases de données organisées telles que UniProt, veuillez en informer les conservateurs de la base de données.

Dans la section révisée par des experts UniProtKB/Swiss-Prot, nous nous ferons un plaisir de corriger les fautes de frappe et autres erreurs. En ce qui concerne les enregistrements UniProtKB/TrEMBL non examinés, cela est légèrement plus complexe comme l'indique Michael_A ci-dessus. Cependant, dans de nombreux cas, les bases de données de séquences nucléotidiques (EMBL-Bank/GenBank/DDBJ) peuvent être invitées à corriger la source sous-jacente, et les noms corrigés peuvent ensuite être mis à jour/réimportés dans UniProtKB/TrEMBL.


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(1) Tables de recherche communes

Il y a quelques années, Don Peterson a écrit un article pour SQL Server Central qui détaillait une pratique courante consistant à créer une seule table de recherche pour différents types de données, généralement appelée table de code ou « table de valeurs autorisées » (AVT). Ces tables ont tendance à être massives et contiennent une pile de données sans rapport. De manière assez appropriée, Don a appelé ces tables des tables MUCK (Massively Unified Code-Key) (Peterson, 2006).

Dans de nombreux cas, les données de ces tableaux sont VARCHAR(n) bien que le type de données réel de ces valeurs puisse aller de ENTIER à DATEHEURE. Ils sont principalement représentés dans trois colonnes qui peuvent prendre une forme quelconque du tableau d'exemple (Figure 1) :

La justification ici est que chaque entité dans l'exemple ici a un ensemble d'attributs similaire et qu'il est donc acceptable de la regrouper dans une seule table. Après tout, cela se traduit par moins de tables, gardez la base de données plus simple, n'est-ce pas ?

Au cours du processus de conception, le concepteur de la base de données peut rencontrer plusieurs petites tables (dans l'exemple, ce sont des tables qui représentent des types distincts d'entités telles que ‘statut des commandes’, ‘priorité des actifs financiers’, ‘location codes’, ‘type d'entrepôts’ etc.).

Il décide alors de les combiner tous en raison de la similitude de leurs colonnes. Il suppose qu'il élimine les tables redondantes et simplifie la base de données, il aura moins de tables, il économisera de l'espace, améliorera l'efficacité, etc. Les gens supposent également que cela réduit la complexité du SQL requis, car une seule routine/procédure stockée peut être écrit pour accéder à tout type de données.

  • Premièrement, vous perdez les moyens de garantir des contraintes de données précises. En combinant différentes entités dans une seule table, vous n'avez aucun moyen déclaratif pour restreindre les valeurs d'une certaine catégorie. Il n'y a pas de moyen simple d'appliquer des contraintes de clé étrangère simples sans ajouter le id_catégorie dans toutes les clés de référencement.
  • Deuxièmement, vous êtes obligé de représenter chaque type de données sous forme de chaîne avec ce type de table de recherche générique. Un tel mélange de types différents peut être un problème, car les contraintes de vérification ne peuvent pas être imposées sans un piratage majeur du code. Dans l'exemple que nous avons donné, si le code de réduction est CHAR(3) et location_nbr est INT(4), quel doit être le type de données de la colonne ‘code’ dans la table de recherche commune ?
  • Troisièmement, vous vous engagez dans la rigidité et la complexité qui en découle. Vous pourriez être tenté de vous demander comment une conception aussi apparemment simple et flexible peut-elle être rigide ? Eh bien, en considérant notre exemple de schéma de table de recherche commun, imaginez simplement que la table ‘LocationCode’ comprend une autre colonne qui pourrait être ‘region’. Qu'en est-il des conséquences de l'ajout d'un statut à la table ‘DiscountType’ ? Juste pour changer une seule catégorie, vous devrez envisager de faire place à toutes les lignes du tableau, que la nouvelle colonne leur soit applicable ou non. Et la complexité ? Souvent, l'idée d'utiliser des tables de recherche communes vient de l'idée de généraliser des entités où une seule table représente à peu près n'importe quoi.
    Comparez cela avec la règle fondamentale selon laquelle un tableau bien conçu représente un ensemble de faits sur des entités ou des relations du même genre. Le problème avec la généralisation d'entités est qu'un tableau devient un tas de lignes non liées : par conséquent, vous perdez alors en précision de sens, suivi de confusion et, souvent, d'une complexité indésirable.
    L'objectif principal d'un SGBD est d'appliquer les règles qui régissent la façon dont les données sont représentées et manipulées. Assurez-vous de ne pas confondre les termes “généraliser”, “réutiliser”, etc. dans le contexte de la conception de la base de données dans la mesure où vous n'avez aucun contrôle sur ce qui est conçu.
  • Quatrièmement et enfin, vous êtes confronté aux problèmes de mise en œuvre physique. Alors que la conception logique est considérée comme totalement distincte de l'implémentation physique, dans les produits SGBD commerciaux comme SQL Server, les implémentations physiques peuvent être influencées par la conception logique, et vice-versa. Dans les grandes entreprises, ces tables de recherche courantes peuvent atteindre des centaines de milliers de lignes et nécessitent un réglage important de la base de données physique. Les problèmes de verrouillage et de concurrence avec des tables aussi volumineuses devront également être contrôlés. La représentation interne d'un ensemble particulier de lignes dans le stockage physique peut être un facteur déterminant dans l'efficacité avec laquelle les valeurs peuvent être consultées et manipulées par les requêtes SQL.

En tant que recommandation générale, utilisez toujours des tableaux séparés pour chaque entité logique, en identifiant les colonnes appropriées avec les types, contraintes et références corrects. Il est préférable d'écrire des routines et des procédures simples pour accéder et manipuler les données des tables sans viser le “code dynamique”.

Les tables de recherche courantes n'ont pas leur place dans une conception de base de données judicieuse, qu'elles soient utilisées comme solution de fortune à court terme ou comme solution viable à long terme. Bien que l'intégrité appliquée par l'application soit parfois privilégiée par les développeurs, il reste vrai que le SGBD doit toujours être l'applicateur centralisé de toute intégrité. Étant donné que le principal objectif d'une conception de base de données donnée est de préserver l'intégrité des données et l'exactitude logique, les tables de recherche courantes sont l'une des pires erreurs que l'on puisse commettre.


Erreur courante n°3 : Confusion sur le retour par référence par rapport à la valeur

Considérez cet extrait de code :

Si vous exécutez le code ci-dessus, vous obtiendrez les éléments suivants :

Le problème est que le code ci-dessus confond le renvoi de tableaux par référence avec le renvoi de tableaux par valeur. À moins que vous ne disiez explicitement à PHP de renvoyer un tableau par référence (c'est-à-dire en utilisant & ), PHP renverra par défaut le tableau "par valeur". Cela signifie qu'un copie du tableau sera renvoyé et donc la fonction appelée et l'appelant n'accéderont pas à la même instance du tableau.

Ainsi, l'appel ci-dessus à getValues() renvoie un copie du tableau $values ​​plutôt qu'une référence à celui-ci. Dans cet esprit, revoyons les deux lignes clés de l'exemple ci-dessus :

Une solution possible serait d'enregistrer la première copie du tableau $values ​​renvoyé par getValues(), puis d'opérer sur cette copie par la suite, par exemple :

Ce code fonctionnera correctement (c'est-à-dire qu'il produira un test sans générer de message « index non défini »), mais selon ce que vous essayez d'accomplir, cette approche peut ou non être adéquate. En particulier, le code ci-dessus ne modifiera pas le tableau $values ​​d'origine. Alors si vous faire voulez que vos modifications (telles que l'ajout d'un élément 'test') affectent le tableau d'origine, vous devrez plutôt modifier la fonction getValues ​​() pour renvoyer un référence au tableau $values ​​lui-même. Cela se fait en ajoutant un & avant le nom de la fonction, indiquant ainsi qu'elle doit renvoyer une référence, c'est-à-dire :

La sortie de ceci sera test , comme prévu.

Mais pour rendre les choses plus confuses, considérez plutôt l'extrait de code suivant :

Si vous avez deviné que cela entraînerait la même erreur "d'index non défini" que notre exemple de tableau précédent, vous vous êtes trompé. En réalité, cette le code fonctionnera très bien. La raison en est que, contrairement aux tableaux, PHP passe toujours les objets par référence. ( ArrayObject est un objet SPL, qui imite entièrement l'utilisation des tableaux, mais fonctionne comme un objet.)

Comme ces exemples le démontrent, il n'est pas toujours tout à fait évident en PHP si vous avez affaire à une copie ou à une référence. Il est donc essentiel de comprendre ces comportements par défaut (c'est-à-dire que les variables et les tableaux sont passés par valeur, les objets sont passés par référence) et aussi de vérifier attentivement la documentation de l'API de la fonction que vous appelez pour voir si elle renvoie une valeur, une copie d'un tableau, une référence à un tableau ou une référence à un objet.

Cela dit, il est important de noter que la pratique consistant à renvoyer une référence à un tableau ou à un ArrayObject est généralement quelque chose à éviter, car elle permet à l'appelant de modifier les données privées de l'instance. Cela « va à l'encontre » de l'encapsulation. Au lieu de cela, il est préférable d'utiliser des « getters » et des « setters » à l'ancienne, par exemple :

Cette approche donne à l'appelant la possibilité de définir ou d'obtenir n'importe quelle valeur dans le tableau sans fournir un accès public au tableau $values ​​autrement privé lui-même.


Les 10 erreurs de documentation DSE les plus courantes

Medicare a récemment publié trois clarifications sur les exigences en matière de documentation. La documentation est non seulement essentielle pour un remboursement approprié, mais est également nécessaire pour la gestion des risques et la continuité des soins. Même le patient en espèces doit avoir une documentation appropriée pour réduire le risque d'allégations de négligence ou de faute professionnelle. Les dossiers de santé électroniques (DSE) sont un outil efficace pour fournir des dossiers précis de manière efficace. Bien que le DSE soit un outil efficace, s'il est mal utilisé, il pourrait augmenter considérablement notre risque de récupération, d'amendes ou d'emprisonnement lors d'un audit. Dans ce qui suit, j'ai noté les problèmes les plus courants concernant la tenue de dossiers électroniques.

1. Pas de plainte principale ou d'antécédents de maladie actuelle (HPI)
Les directives d'évaluation et de documentation de gestion exigent qu'une plainte principale soit clairement documentée afin d'établir la nécessité médicale. Les lignes directrices exigent que seul le médecin documente l'IPH.

2. Pas de révision des systèmes
L'examen des systèmes fournit une méthode pour détecter les signaux d'alarme. Ceci est particulièrement important pour s'assurer qu'il n'y a pas de contre-indications au traitement. Sans examen des systèmes, l'examen devient automatiquement un examen de niveau un (99201/99211), connu sous le nom de code de l'infirmière. Un examen de niveau un ne nécessite pas la présence du médecin et n'est pas vraiment destiné à un usage médical.

3. Les informations sont automatiquement reportées de visite en visite.
Le logiciel peut être activé pour transmettre des informations au jour le jour. Les résultats de l'examen et d'autres informations telles que la tension artérielle, s'ils étaient reportés, indiqueraient que cela a été fait ce jour-là. Cela conduit à des inexactitudes dans le dossier et peut être considéré comme une fraude. Des erreurs peuvent également se produire si un médecin ne modifie pas un résultat qui aurait pu être positif lors d'une visite précédente, mais qui est négatif pour la visite en cours.

4. Enregistrer uniquement les résultats positifs
Les résultats positifs et négatifs ont une incidence significative sur le fait qu'un diagnostic a été exclu ou exclu. Rappelez-vous le vieil adage, s'il n'est pas écrit, cela ne s'est jamais produit.

5. Uniquement la liste du diagnostic à chaque visite pour l'évaluation
L'évaluation est la partie de la rencontre quotidienne qui indique l'opinion et le jugement du prestataire sur ce qui se passe dans le cas. Seule l'énumération du diagnostic à chaque visite n'établira pas la nécessité médicale.

6. Utiliser la même liste de diagnostics pour chaque patient
Nous tous, médecins, sommes coupables d'avoir notre liste de diagnostics préférés. Choisir parmi une liste sélectionnée de diagnostics ou de codes limitera notre réflexion. L'anamnèse et l'examen doivent étayer chaque diagnostic. De plus, un diagnostic de lombalgie ou de cervicalgie n'est pas spécifique et doit être évité.

7. Documentation sans évaluation ou évaluation incomplète
La partie évaluation de la note indique une nécessité médicale. C'est un domaine où le médecin indique comment le patient s'améliore et la justification des procédures. Il faut répondre à deux questions à chaque rencontre : “Comment le patient s'améliore-t-il ? Et “Pourquoi ont-ils encore besoin de soins ? L'utilisation de ces informations fournira les processus de réflexion qui ont été utilisés dans l'évaluation des progrès du patient.

8. La documentation ne prend pas en charge le niveau de manipulation
Souvent, le médecin examinera des domaines en dehors des plaintes du patient. Les soins préventifs ou de bien-être ne sont pas couverts par un programme d'assurance. Les soins de bien-être dans une région spécifique ne doivent jamais être facturés au transporteur comme un traitement actif. Si vous effectuez une manipulation dans 3-4 régions, vous devriez avoir des résultats et un diagnostic pour toutes les 3-4 régions.

9. Absence de politiques d'audit et de contrôle interne
Les audits indépendants sont extrêmement importants pour tout processus de conformité des organisations. Il est très utile et un investissement judicieux d'employer un auditeur certifié et indépendant qui connaît les exigences en matière de documentation pour chaque transporteur et la norme de diligence dans notre profession. Un audit est votre preuve d'un effort de bonne foi pour être conforme. Grâce au processus d'audit, vous pouvez découvrir et résoudre les problèmes de documentation avec votre logiciel de dossier de santé électronique, ce qui vous aidera à développer des politiques ou des modifications dans votre logiciel informatique pour remédier aux lacunes.

10. Manque de formation sur les exigences relatives aux dossiers de santé électroniques
Tous les médecins et le personnel doivent être parfaitement formés sur les exigences relatives aux dossiers de santé électroniques. Medicare, les transporteurs commerciaux, nos transporteurs pour faute professionnelle, l'ACA et les associations d'État fournissent des conseils sur les directives d'utilisation significative, les directives de paramètres cliniques et la norme de soins pour la documentation. Une approche d'équipe dans les directives cliniques et de facturation se traduira par une meilleure conformité pour le bureau et une tranquillité d'esprit pour tous. Connaître les risques des dossiers de santé électroniques est la première étape pour améliorer votre documentation et réduire votre risque d'audit.


Les dix principales vulnérabilités de sécurité des bases de données

Quelles sont les vulnérabilités de base de données les plus courantes et les plus graves dont les entreprises doivent être conscientes ?

Par Charlie Osborne pour Zero Day | 26 juin 2013 -- 12:38 GMT (05:38 PDT) | Sujet : Gestion des données

Les taux de guerre numérique et de cyberattaques dans le monde sont en hausse, et la protection des réseaux d'entreprise est encore plus cruciale.

Les bases de données sont une cible clé pour les cybercriminels en raison de la nature souvent précieuse des informations sensibles enfermées à l'intérieur. Que les données soient financières ou détiennent des droits de propriété intellectuelle et des secrets d'entreprise, les pirates du monde entier peuvent tirer profit de la violation des serveurs d'une entreprise et du pillage des bases de données.

Selon un nouveau rapport publié par Dark Reading, il existe un certain nombre de défaillances de sécurité clés dont les cybercriminels profitent. Cependant, c'est souvent le personnel d'une entreprise (développeurs de bases de données, administrateurs, etc.) qui crée l'environnement nécessaire aux attaques pour accéder aux données.

Les chercheurs disent que les dix principales vulnérabilités souvent trouvées dans les systèmes basés sur des bases de données, que ce soit pendant la phase de création, via l'intégration d'applications ou lors de la mise à jour et de la correction, sont :

1. Échecs de déploiement

La cause la plus courante des vulnérabilités des bases de données est le manque de prudence au moment de leur déploiement. Bien qu'une base de données donnée soit testée pour sa fonctionnalité et pour s'assurer qu'elle fait ce pour quoi les bases de données sont conçues, très peu de contrôles sont effectués pour vérifier que la base de données ne fait pas ce qu'elle ne devrait pas faire.

2. Bases de données cassées

Le ver SQL Slammer de 2003 a pu infecter plus de 90 % des ordinateurs vulnérables dans les 10 minutes suivant son déploiement, supprimant des milliers de bases de données en quelques minutes. Ce ver a profité d'un bogue découvert dans le logiciel de base de données SQL Server de Microsoft l'année précédente, mais peu d'administrateurs système ont installé un correctif, laissant les ordinateurs vulnérables.

En exploitant une vulnérabilité de débordement de tampon, le succès du ver démontre à quel point l'installation de correctifs et de correctifs de sécurité est critique. Cependant, qu'elles manquent de temps ou de ressources, trop peu d'entreprises maintiennent leurs systèmes régulièrement corrigés, ce qui rend les bases de données vulnérables.

3. Fuites de données

Les bases de données peuvent être considérées comme une partie "back-end" du bureau et protégées des menaces Internet (et les données n'ont donc pas besoin d'être cryptées), mais ce n'est pas le cas. Les bases de données contiennent également une interface réseau, et les pirates sont donc capables de capturer ce type de trafic pour l'exploiter. Pour éviter un tel écueil, les administrateurs doivent utiliser des plateformes de communication cryptées SSL ou TLS.

4. Sauvegardes de bases de données volées

Les attaquants externes qui infiltrent les systèmes pour voler des données sont une menace, mais qu'en est-il de ceux à l'intérieur de l'entreprise ? Le rapport suggère que les initiés sont également susceptibles de voler des archives, y compris des sauvegardes de bases de données, que ce soit pour de l'argent, un profit ou pour se venger. Il s'agit d'un problème courant pour l'entreprise moderne, et les entreprises devraient envisager de crypter les archives pour atténuer le risque d'initié.

5. L'abus des fonctionnalités de la base de données

L'équipe de recherche affirme qu'au cours des trois dernières années, chaque exploit de base de données qu'ils ont vu a été basé sur l'utilisation abusive d'une fonctionnalité de base de données standard. Par exemple, un pirate peut accéder via des informations d'identification légitimes avant de forcer le service à exécuter du code arbitraire. Bien que complexe, dans de nombreux cas, cet accès a été obtenu grâce à de simples failles qui permettent de tirer parti ou de contourner complètement de tels systèmes. Les abus futurs peuvent être limités en supprimant les outils inutiles - non pas en détruisant la possibilité d'exploits zero-day, mais en réduisant au moins la surface que les pirates peuvent étudier pour lancer une attaque.

6. Un manque de ségrégation

La séparation des pouvoirs d'administrateur et d'utilisateur, ainsi que la séparation des tâches, peuvent rendre plus difficile la fraude ou le vol commis par le personnel interne. De plus, limiter le pouvoir des comptes d'utilisateurs peut donner plus de mal à un pirate informatique pour prendre le contrôle complet d'une base de données.

7. La marelle

Plutôt que de profiter du débordement de la mémoire tampon et d'obtenir un accès complet à une base de données dans un premier temps, les cybercriminels jouent souvent à la marelle : trouver une faiblesse dans l'infrastructure qui peut servir de levier pour des attaques plus graves jusqu'à ce qu'elles atteignent le back-end système de base de données. Par exemple, un pirate informatique peut se frayer un chemin dans votre service comptable avant de se lancer dans le traitement des cartes de crédit. À moins que chaque service n'ait le même niveau de contrôle, la création de comptes d'administrateur distincts et de systèmes de séparation peut aider à atténuer le risque.

8. Injections SQL

Une méthode populaire pour les pirates informatiques, les injections SQL restent un problème critique dans la protection des bases de données d'entreprise. Les applications sont attaquées par des injections et l'administrateur de la base de données doit nettoyer le désordre causé par les variables impures et le code malveillant inséré dans les chaînes, puis transmis à une instance de serveur SQL pour l'analyse et l'exécution. Les meilleurs moyens de se protéger contre ces menaces sont de protéger les bases de données Web avec des pare-feu et de tester les variables d'entrée pour l'injection SQL pendant le développement.

9. Gestion des clés de qualité inférieure

Les systèmes de gestion de clés sont censés protéger les clés, mais l'équipe de recherche a souvent trouvé des clés de chiffrement stockées sur les disques durs de l'entreprise. Les administrateurs de base de données croient parfois à tort que ces clés doivent être laissées sur le disque en raison de défaillances de la base de données, mais ce n'est pas vrai - et placer de telles clés dans un état non protégé peut rendre les systèmes vulnérables aux attaques.

10. Incohérences de la base de données

Enfin, les chercheurs ont découvert que le fil conducteur qui rassemble toutes ces vulnérabilités est un manque de cohérence, qui est un problème administratif plutôt que technologique de base de données. Les administrateurs système et les développeurs de bases de données doivent développer une pratique cohérente pour s'occuper de leurs bases de données, rester au courant des menaces et s'assurer que les vulnérabilités sont prises en compte. Ce n'est pas une tâche facile, mais la documentation et l'automatisation pour suivre et apporter des modifications peuvent garantir la sécurité des informations contenues dans les réseaux d'entreprise.


Contenu

Journal Édition depuis Facteur d'impact (2019) Accès libre
La nature 1869 42.779 Non
Communication Nature 2010 12.121 Oui
Transactions philosophiques de la Royal Society A 1905 (1665 avant scission) 3.275 Partielle après 2 ans
PLoS Un 2006 2.740 Oui
Actes de l'Académie nationale des sciences 1914 9.412 Partielle après 6 mois
Actes de la Royal Society A 1905 (1800 avant scission) 2.741 Partiel sur demande ou après 2 ans
Science 1880 41.846 Non
Avancées scientifiques 2015 13.117 Oui de l'or
Rapports scientifiques 2011 3.998 Oui

Astronomie et astrophysique Modifier

Chimie Modifier

Les revues répertoriées ci-dessous sont les 10 revues de chimie les mieux classées qui publient des articles dans tous les domaines de la chimie, classés en fonction du nombre total de références. [1] La liste complète référencée ci-dessus doit être consultée pour les revues de haut rang dans des domaines spécifiques de la chimie.


Confier l'analyse IDS à des analystes non experts

Celui-ci peut sembler n'être qu'une question de bon sens, mais c'est une situation que nous voyons trop fréquemment. Dans ce scénario, une entreprise a déjà dépensé pas mal d'argent pour NIDS, HIDS ou les deux, et elle s'attend à ce que le personnel actuel soit capable de mettre en œuvre, de gérer et d'interpréter les alertes IDS et de proposer les réponses appropriées à ces alertes. . Souvent, cette croyance est basée sur ce que le fournisseur d'IDS leur a dit en poussant la nature « clé en main » de son produit.

Alors que le périphérique IDS peut faire le « gros du travail » en termes d'écoute du trafic réseau, d'analyse des fichiers journaux de l'hôte et de comparaison des résultats avec les règles configurées sur le périphérique IDS, un spécialiste expérimenté de la détection d'intrusion est nécessaire pour donner un sens à de nombreux événements rapportés par l'IDS.

En effet, une fois la menace potentielle détectée, un opérateur intelligent doit être en mesure de vérifier la validité des alertes. Souvent, les communications légitimes sont interprétées par l'IDS comme des attaques, et si les opérateurs d'IDS les acceptent aveuglément comme des attaques réelles, ils pourraient finir par refuser le service à des hôtes innocents sur les réseaux internes et externes.

L'analyste IDS doit être expert en mise en réseau TCP/IP, en analyse des journaux de mise en réseau et des traces de paquets, et également extrêmement bien informé sur les services réseau et les applications s'exécutant sur les appareils compatibles HIDS. Ce niveau de connaissance est requis pour interpréter correctement les alertes IDS afin de confirmer leur validité et ensuite exécuter la réponse d'intrusion correcte.


Erreur courante n ° 6 : Confondre la façon dont Python lie les variables dans les fermetures

Considérant l'exemple suivant :

Vous pouvez vous attendre à la sortie suivante :

Cela se produit à cause de Python reliure tardive comportement qui dit que les valeurs des variables utilisées dans les fermetures sont recherchées au moment où la fonction interne est appelée. Ainsi, dans le code ci-dessus, chaque fois que l'une des fonctions renvoyées est appelée, la valeur de i est recherchée dans le champ environnant au moment où il est appelé (et d'ici là, la boucle est terminée, donc j'ai déjà reçu sa valeur finale de 4).

La solution à ce problème Python courant est un peu un hack :

Voilà ! Nous profitons ici des arguments par défaut pour générer des fonctions anonymes afin d'obtenir le comportement souhaité. Certains appelleraient cela élégant. Certains diraient que c'est subtil. Certains le détestent. Mais si vous êtes un développeur Python, il est important de comprendre dans tous les cas.


Divers

ApprobationConnectionOwnerNotEnabledInGraph

'Le propriétaire de la connexion Approbations a été trouvé dans Graph, mais le compte n'est pas activé. Identifiant de l'objet : ''. '

L'utilisateur qui a initialement créé la connexion Approbations utilisée par le flux ne se trouve plus dans Graph, probablement parce que le compte utilisateur a été supprimé. Un propriétaire du flux doit remplacer la connexion par une connexion appartenant à un utilisateur de l'organisation.

ApprobationConnexionPropriétaireNotFoundInGraph

'Le propriétaire de la connexion Approbations n'a pas été trouvé dans Graph. Identifiant de l'objet : '. ''.

L'utilisateur qui a initialement créé la connexion Approbations utilisée par le flux ne se trouve plus dans Graph, probablement parce que le compte utilisateur a été supprimé. Un propriétaire du flux doit remplacer la connexion par une connexion appartenant à un utilisateur de l'organisation.

ApprobationAbonnementNonAutorisé

'Impossible d'attendre cette approbation dans son état actuel.'.

Au moment où l'action « Attendez une approbation » a été exécutée, l'approbation était déjà terminée. Seules les approbations actives peuvent être attendues par cette action.

InvalidApprovalCustomOptions

Les options de réponse fournies pour cette approbation ne sont pas valides. Les options doivent comporter moins de 100 caractères et ne peuvent pas être vides.

Cela se produit si les entrées des options de réponse personnalisée pour une approbation ne sont pas valides et doivent être corrigées dans le concepteur de flux. Les contraintes sont spécifiées dans le message d'erreur lui-même.

InvalidApprovalCreateRequestTitleMissing

Le champ obligatoire 'titre' est manquant ou vide

Le titre d'approbation était nul ou vide, ce qui n'est pas pris en charge.

XrmApplyUserNotMemberOfSecurityGroup

Impossible de créer un enregistrement système CDS représentant l'utilisateur '447d6a60-1794-4f74-9ddb-397e41d86ba7'. Veuillez demander à un administrateur de base de données d'ajouter l'utilisateur au groupe de sécurité autorisé.'.

La base de données CDS de cet environnement est protégée par un groupe de sécurité. Un propriétaire du groupe de sécurité devra ajouter tous les créateurs, demandeurs et destinataires d'approbation au groupe de sécurité. Le groupe de sécurité peut être configuré à partir du Centre d'administration Power Platform.

XrmApprobationsGénéralAutorisationsErreur

« Une erreur d'autorisation générale a été rencontrée lors de la tentative d'accès à la base de données CDS. Cela peut être dû à une modification des rôles d'administrateur ou d'utilisateur des approbations, ou à un plugin incompatible.


Voir la vidéo: Chercher et trouver dans une table Excel à 2 entrées (Janvier 2022).