## 深度揭秘Greenplum开源数据库 透明加密 Greenplum 研发工程师 王湯舟 1. 我们所面临的问题 2. 基于pgcrypto的数据加密方案 3. GPDB数据透明加密方案设计 4. GPDB数据透明加解密流程 5. 总结 ## 我们所面临的问题 ## 什么是Greenplum数据库 GPDB 一款开源的HTAP数据库： • MPP架构 完整的事务+ACID+标准SQL支持 GPDB的数据安全 用户的问题 数据需要加密 • 机密数据 • 知识产权保护 • 审计要求 用户数据存在直接暴露的风险 • 非部门员工运维（原厂，主机厂或者合作伙伴） • 事后审计难度很大 • 服务器数据被盗（托管或云部署） ## 现有解决方案 基于操作的系统的硬盘加密 • 只能防范服务器硬盘被盗 • 对运维安全无能为力 基于pgcrypto的加密 • 可以满足数据安全要求 • • 非原生方案 • 问题很多 ## 基于pgcrypto的数据加密方案 ## pgcrypto Postgresql社区提供的一款简单加密插件 https://www.postgresql.org/docs/13/pgcrypto.html https://github.com/greenplum-db/gpdb/tree/master/contrib/pgcrypto 现有解决方案 数据加载

JavaScript 功能、脚本语言 3 JavaScript 实现 ECMAScript > DOM BOM 4 在 HTML 中使用 JavaScript ➢直接嵌入 ➢外部引入 JS 代码压缩 ## 1 JavaScript 简史 ## 时代背景 ➢1995 年，拨号上网，速度仅 28.8kbit/s ## 诞生目的 用于表单验证，网速很慢，最好能将服务器语言负责的表单输入验证操 js"> ### 4.3 引入外部文件 ## JavaScript 代码压缩 优势：去除 JavaScript 文件中的注释和不必要的空格，并简化命名标识符。它通常减少了一半的文件大小，从而导致更快的下载速度，并增加了一定的安全性。 ➢扩展名：*.min.js ➢压缩工具：YUI Compressor、在线压缩（https://www.css-js.com/）等 ![Image](/u

ApsaraDB for GP的定位 ## ApsaraDB for GP的定位 GP的优势？ 与其他技术的对比？ 为什么上云？ ## ApsaraDB for GP的定位 MPP + 列存压缩 ApsaraDB for GP = 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 + 高速网络 + 预置稳定资源 = 简单、高效解决大数据分析需求 ### GP vs. RDS? MPP处理举例  ### GP vs. RDS? 列存与压缩原理举例 ## Select count(*) from customer where status = valid group by city  子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 ## ApsaraDB for GP的定位 MPP + 列存压缩 ApsaraDB for GP = 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 + 高速网络 + 预置稳定资源 = 简单、高效解决大数据分析需求 # ApsaraDB for GP的内核优化 ##

529 # 13 数据压缩和存档 531 13.1 zlib --- 与 gzip 兼容的压缩 531 13.2 gzip --- 对 gzip 格式的支持 535 13.2.1 用法示例 537 13.2.2 命令行界面 538 13.3 bz2 --- 对 bzip2 压缩算法的支持 538 13.3.1 文件压缩和解压 538 13.3.2 增量压缩和解压 540 13.3 3.3 一次性压缩或解压缩 541 13.3.4 用法示例 542 13. 4 lzma --- 用 LZMA 算法压缩 . . . . . 15.1.4 属性 ... 609 15.1.5 哈希对象 ... 609 15.1.6 SHAKE 可变长度摘要 ... 610 15.1.7 文件哈希 ... 610 15.1.8 密钥派生 ... 611 15.1.9 BLAKE2 ... 612 4版本发生变更:接受任意bytes-like object作为输入用于编码和解码|base64.encodebytes()/base64.decodebytes()| |bz2\_codec|bz2|使用bz2压缩操作数|bz2.compress()/bz2.decompress()| |hex\_codec|hex|将操作数转换为十六进制表示,每个字节有两位数|binascii.b2a\_hex()/binascii

Fail”的弊病显现，也因此引发了一系列的技术变革与商业变革，启动了一轮从“集中式”走向“分布式”的时代浪潮。 在此背景下，区块链技术在2008年萌芽成型，并逐渐发展成熟。通过区块链技术解决方案中的共识机制、分布式账本、加密算法、智能合约、点对点通信、分布式计算架构、分布式存储、隐私保护算法、跨链协议等技术模块，可以让商业模式中的参与各方实现了地位对等和互信合作，从而推动了从“信息互联网”到“信任互联网”的时代进步，也令商业模式全面走向“分布式”成为可能。 平台通过节点准入控制、可靠的密钥管理、灵活的权限控制，在应用、存储、网络、主机层实现全面的安全保障。在隐私保护的设计上，支持权限管理、物理隔离，支持国密算法（国家密码局认证的标准算法），同时也对外开源了包括同态加密、零知识证明、群签名、环签名等多种隐私保护算法的实现方案。 - 在可用性方面，FISCO BCOS设计为7×24小时运行，达到金融级高可用性。在监管支持方面，可支持监管和审计机构作为观察节点加入， 更多关于虚拟机的介绍，请参考虚拟机设计文档 ## 密钥管理服务 2.0版本对落盘加密进行了重塑升级，开启落盘加密功能时，依赖KeyManager服务进行密钥管理，安全性更强。 KeyManager在Github开源发布，节点与KeyManager的交互协议是开放的，支持机构设计实现符合自身密钥管理规范的KeyManager服务，比如采用硬件加密机技术。该部分更详细的文档请参考使用文档和设计文档 ## 准入控制