chap6-数据库的安全性
ChatGPT模型与数据安全性的保护措施分析
ChatGPT模型与数据安全性的保护措施分析人工智能的快速发展使得自然语言处理技术取得了巨大的突破，ChatGPT模型作为其中的代表之一，在自动对话生成方面具有出色的表现。
然而，随着ChatGPT的普及和应用，数据安全性问题逐渐引起了人们的关注。
本文将重点分析ChatGPT模型在数据安全性方面的保护措施，并探讨如何进一步提升ChatGPT模型的数据安全性。
1. ChatGPT模型与数据隐私ChatGPT模型的优势在于能够生成高质量的自然语言回复，但与此同时也涉及到用户对话数据的使用和保护。
用户对话数据往往包含大量的个人信息，如姓名、地址、电话号码等，如果这些信息泄露或被滥用，将会给用户带来巨大的风险和损失。
因此，ChatGPT模型的数据隐私问题应该得到重视。
2. 数据加密与匿名化为了保护用户对话数据的隐私，ChatGPT模型应采取合适的数据加密和匿名化措施。
首先，对于用户数据的采集和存储，应确保采用安全的加密算法，将用户数据进行加密处理，加密密钥只在有限的人员范围内可见，以防止数据在传输和存储过程中被窃取。
其次，ChatGPT模型在训练过程中需要匿名化处理用户对话数据，例如通过删除或替换关键个人信息，以减少对用户隐私的侵犯。
3. 访问权限控制ChatGPT模型涉及许多人员的参与，如开发人员、维护人员等，因此在数据安全性方面需要建立严格的访问权限控制机制。
数据库和服务器应设置访问权限，对于不同角色的人员，授予不同的访问权限，以最大程度地限制对个人敏感信息的访问和操作。
同时，对于敏感的对话数据，应采取更高级别的访问权限控制，例如两因素认证、操作日志监控等，确保数据的安全性和完整性。
4. 数据使用和共享限制ChatGPT模型在使用用户对话数据进行训练的过程中，应制定严格的数据使用和共享限制。
首先，ChatGPT模型运营商应明确告知用户他们的对话数据将被用于训练模型，并取得用户的明确同意。
其次，ChatGPT模型应严禁将用户对话数据用于其他商业目的，避免未经授权的数据分享和滥用。
ChatGPT技术的对隐私保护和数据安全性
ChatGPT技术的对隐私保护和数据安全性ChatGPT是近年来人工智能领域的一项重要技术，它通过将深度学习模型与自然语言处理相结合，实现了智能聊天机器人的开发。
然而，随着ChatGpT技术的快速发展，对于隐私保护和数据安全性的关注也逐渐增加。
本文将重点探讨ChatGPT技术对隐私保护和数据安全性所带来的潜在影响，并介绍一些相应的解决方案。
首先，ChatGpT技术在实现智能聊天的过程中需要处理大量的用户数据。
这些数据包括用户的对话记录、个人信息以及其他敏感数据。
因此，在数据收集、存储和处理过程中存在隐私泄露的风险。
为了减少这些风险，开发者和研究人员需要采取一系列安全保障措施，以确保用户的隐私不会被滥用或泄露。
其次，由于ChatGPT技术需要进行大规模的训练以优化模型性能，这就需要使用大量的数据集。
然而，这些数据集中可能包含用户的个人信息和敏感信息，如果没有妥善地处理和保护这些数据，就会面临数据泄露的风险。
因此，开发者需要使用匿名化或脱敏等方法，将用户数据中的敏感信息进行处理，以保护用户的隐私。
另外，ChatGPT技术的训练模型往往需要在云平台上进行，这也给数据安全性带来了挑战。
云平台上的计算资源共享会增加数据被其他用户或恶意攻击者访问的风唆。
为了解决这个问题，开发者可以使用加密技术、访问控制策略等方法来保证云平台上的数据安全性。
此外，ChatGPT技术的应用范围越来越广泛，包括在线客服、虚拟助手等领域。
这些应用中，用户与ChatGPT进行交互时通常会提供一些个人信息，例如姓名、性别、年龄等。
因此，开发者应该制定严格的隐私政策，在收集用户信息时进行明确的告知并取得用户的同意。
同时\还需要建立合适的安全机制，防止数据被未经授权访问或滥用。
为了解决ChatGPT技术的隐私保护和数据安全性问题，研究人员和开发者正在努力提出创新的解决方案。
一种常见的方法是差分隐私，它通过在数据中引入噪声来保护个体的隐私。
ChatGPT的安全性考量
ChatGPT的安全性考量ChatGPT是一种基于人工智能的对话生成技术，它能够在向模型提供输入的情况下生成连贯的响应。
然而，在广泛应用之前，我们需要对ChatGPT的安全性进行充分考量。
虽然ChatGPT有助于提供智能化的对话体验，但它也存在一些潜在的安全风险。
首先，我们需要关注ChatGPT可能存在的对抗性攻击。
这种攻击可以通过精心构造的输入，来导致ChatGPT生成具有误导性或有害的回应。
例如，恶意用户可能利用ChatGPT来传播谣言、进行诈骗或种族歧视等不良行为。
因此，建立对抗性攻击的防御机制是保证ChatGPT安全性的关键之一。
其次，我们要关注ChatGPT对用户隐私的保护。
ChatGPT在提供帮助和支持的同时，会要求用户输入一些个人信息，如姓名、地址、电话号码等。
为了确保这些敏感信息不会被滥用或泄漏，必须采取适当的措施来加强用户隐私保护。
这可以包括数据加密、匿名化处理以及限制对数据的访问权限等措施。
此外，ChatGPT还可能存在滥用风险。
恶意用户可能会利用ChatGPT来进行网络钓鱼、传播恶意软件或进行其他违法活动。
因此，我们需要建立机制来监测和阻止这些滥用行为，以保护广大用户免受潜在的威胁。
为了提高ChatGPT的安全性，我们可以采取一系列措施。
首先，我们需要进行严格的模型训练和监督，以减少误导性或有害回应的生成。
这可以通过对数据集进行筛选和清洗来实现。
同时，训练模型时还可以加入一些先验知识和道德规范，以引导模型输出合理、有益的回答。
其次，我们可以引入用户反馈机制，以便在模型中及时修复和纠正任何潜在的安全问题。
用户反馈不仅可以用于发现对抗性攻击，还可以用于改进和完善ChatGPT的功能，提高其应对各种情景的能力。
另外，开放源代码和透明度也是确保ChatGPT安全性的重要手段。
通过开放源代码，研究人员和开发者可以对模型进行审查和改进，从而减少潜在的漏洞。
此外，提供透明的准则和流程，以解释模型是如何工作的，也有助于促进用户的信任和评估ChatGPT的安全性。
ham6准则
ham6准则
Ham6准则是一种用于评估网络安全性的方法，它基于六个关键安全要素：机密性、完整性、可用性、认证、授权和审计。
这六个要素被称为“CIA三柱”加上另外三个要素：可控性、可恢复性和隐私保护。
1. 机密性（Confidentiality）：确保只有授权用户能够访问敏感信息。
2. 完整性 （Integrity）：确保数据在传输或存储过程中不被篡改或损坏。
3. 可用性 （Availability）：确保系统和服务始终处于正常运行状态，以便授权用户可以访问它们。
4. 认证 （Authentication）：确认用户的身份，确保他们有权访问特定资源。
5. 授权 （Authorization）：确定用户在访问特定资源时具有哪些权限。
6. 审计 （Audit）：记录和分析系统中的活动，以便检测潜在的安全问题和违规行为。
通过遵循Ham6准则，组织可以更好地保护其网络和信息系统免受攻击和破坏。
这些准则提供了一个框架，帮助组织识别和管理潜在的安全风险，从而降低遭受网络攻击的可能性。
同时，Ham6准则也有助于提高组织的合规性和信誉度，因为许多法规和标准都要求组织采取适当的安全措施来保护其资产和客户数据。
ChatGPT技术的隐私与安全风险分析
ChatGPT技术的隐私与安全风险分析近年来，人工智能技术飞速发展，ChatGPT作为一种自然语言处理模型，已经在多个领域取得了重要进展。
然而，随着ChatGPT应用范围的扩大，人们开始关注其中存在的隐私与安全风险。
首先，我们需要认识到ChatGPT技术背后的主要原理。
ChatGPT是通过深度学习技术训练而来的模型，其核心是基于大量的文本数据进行预训练，然后利用这些预训练的参数进行下一步的微调。
这种模型的优点是能够产生与人类对话相似的回应，有效应对用户的多种需求。
然而，由于其庞大的参数量和训练数据的复杂性，从中挖掘用户隐私信息的风险也相应增加。
在隐私方面，ChatGPT技术可能面临多种潜在风险。
首先，用户与ChatGPT进行交互时，其输入的信息很可能包含个人身份、偏好、敏感话题等隐私内容。
这些信息在传输过程中可能被第三方窃取或获取，进而被用于商业目的或者其他不法行为。
其次，ChatGPT模型的预训练数据往往来自于互联网上的公开文本，这些文本可能包含用户的隐私信息，当模型通过微调得到定制化的应用时，这些隐私信息有可能被模型所记忆和泄露。
此外，ChatGPT技术也可能受到恶意攻击，例如黑客可能通过构造特定的输入来试图获取用户的隐私数据或执行其他恶意操作。
针对这些风险，社会各界需要采取相应的措施来保护用户的隐私与安全。
首先，技术提供商应该加强数据隐私保护的意识，明确规定在使用ChatGPT技术过程中不得泄露用户的个人信息，同时加密传输数据，防止第三方获取。
其次，用户在使用ChatGPT技术时，也需要增强个人信息保护的意识，避免在与ChatGPT交流时透露过多的个人敏感信息。
此外，用户还可以选择只使用经过可信机构认证的ChatGPT服务，以确保数据被妥善保护。
另一方面，加强技术研究和监管也是必要的。
针对ChatGPT技术中的隐私与安全问题，研究人员应该优先解决模型所泄露的用户隐私问题，并提出相应的解决方案。
ChatGPT的数据隐私和安全问题解析
ChatGPT的数据隐私和安全问题解析近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为我们的生活带来了许多便利，而ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）作为自然语言处理领域的一项突破性技术，更是引起了广泛的关注和讨论。
然而，与其带来的技术进步相伴的，也是对数据隐私和安全问题的担忧。
本文将从数据隐私保护和模型滥用两个方面，对ChatGPT的数据隐私和安全问题进行解析。
一、数据隐私保护AI技术的发展离不开数据的支持，而ChatGPT也不例外。
其模型训练所使用的数据集，通常包含大量的文本数据，可能来自互联网上的各种来源。
然而，这也带来了用户个人隐私泄露的风险。
首先，ChatGPT在模型训练阶段对数据进行了“混合”处理，以保护原始数据源的隐私。
这种混合技术有助于模糊化数据源，但仍有可能在生成的回复中暴露一些敏感信息。
此外，ChatGPT的训练数据集难免包含一些包含个人身份信息的文本，这也增加了数据隐私泄露的风险。
为了解决这一问题，OpenAI在ChatGPT的设计中采取了一些数据隐私保护措施。
首先，他们在ChatGPT回复中增加了警告声明，提示用户要谨慎提供敏感信息。
其次，他们推出了不同的模型使用策略，例如ChatGPT API的限制和审核机制，以便对生成的内容进行更严格的控制。
此外，OpenAI还计划与第三方合作，开展数据集审查的工作，以确保模型在使用过程中的合规性和安全性。
二、模型滥用的担忧ChatGPT的强大生成能力使得其成为很多领域的利器，但也引发了对模型滥用的担忧。
有人担心，ChatGPT可能被用于误导用户、传播虚假信息或进行其他恶意活动。
这种担忧在自动文本生成方面尤为明显，因为人们难以分辨生成的内容是由人类还是机器产生的。
在应对模型滥用方面，OpenAI意识到了问题的严重性，并开展了一系列措施。
首先，他们持续优化ChatGPT，使其在生成内容方面更加准确和可控。
数据库信息安全风险和风险评估
数据库信息安全风险和风险评估一、引言数据库是组织和存储大量数据的关键系统，其中包含了许多敏感和重要的信息。
然而，数据库也面临着各种安全风险，如未经授权的访问、数据泄露、数据损坏等。
为了保护数据库的信息安全，进行风险评估是至关重要的。
二、数据库信息安全风险1. 未经授权的访问：未经授权的用户或黑客可能会通过各种手段获取数据库的访问权限，进而访问、修改或删除敏感数据。
2. 数据泄露：数据库中存储的数据可能会被恶意用户窃取或泄露，导致个人隐私泄露、商业机密外泄等问题。
3. 数据损坏：数据库中的数据可能会因为硬件故障、软件错误或恶意攻击而受到损坏，导致数据丢失或不可用。
4. 数据篡改：未经授权的用户可能会篡改数据库中的数据，导致数据的准确性和完整性受到威胁。
5. 不合规的数据访问：数据库中的敏感数据可能会被未经授权的人员访问，违反了相关法律法规和行业规定。
三、数据库信息安全风险评估数据库信息安全风险评估是通过对数据库系统的安全性进行全面评估，识别潜在的安全风险，并提供相应的风险控制措施。
以下是数据库信息安全风险评估的步骤：1. 收集信息：收集与数据库有关的信息，包括数据库的结构、访问控制策略、安全日志等。
2. 识别潜在风险：基于收集到的信息，识别可能存在的安全风险，如弱密码、未及时更新的软件补丁、不完善的访问控制策略等。
3. 评估风险等级：根据风险的潜在影响和可能性，对每个风险进行评估，并确定其风险等级，如高、中、低。
4. 分析风险原因：分析每个风险的产生原因，如系统漏洞、人为失误、不完善的安全策略等。
5. 提供风险控制措施：基于风险评估的结果，提供相应的风险控制措施，如加强密码策略、定期更新软件补丁、完善访问控制策略等。
6. 实施风险控制措施：根据提供的风险控制措施，对数据库系统进行相应的安全配置和改进。
7. 定期审查和更新：定期审查数据库系统的安全性，更新风险评估和控制措施，以应对新的安全威胁和风险。
ChatGPT技术可能存在的隐私与安全问题解析
ChatGPT技术可能存在的隐私与安全问题解析近年来，人工智能技术的发展日新月异，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，具有强大的生成能力，能够根据输入的上下文生成连贯的自然语言回复。
然而，这种技术在应用中可能存在一些隐私与安全问题，需要我们加以关注和解决。
首先，ChatGPT在模型训练阶段使用了大量的公开数据集，这包括互联网上的文本、对话和其他用户生成的内容。
虽然通过对数据进行脱敏处理，一定程度上减少了个人隐私的泄露风险，但仍然存在一些隐私泄露的潜在问题。
例如，如果某个用户在对话中提供了敏感个人信息，例如身份证号码或银行卡号码，由于ChatGPT的生成能力，这些信息有可能被模型作为回复中的上下文内容泄露出去。
其次，ChatGPT生成的回复是基于预训练的模型和输入的上下文进行生成的，这意味着模型有可能会不经意地产生具有歧视性、暴力性或攻击性的回复。
由于模型缺乏对价值观和伦理道德的理解，这种问题可能导致用户受到侮辱、伤害甚至操纵。
例如，如果用户提出一个种族歧视的问题，ChatGPT可能会生成一条带有种族歧视言论的回复，从而加剧了社会矛盾和冲突。
除了上述的隐私和道德问题外，ChatGPT的使用还可能面临一些安全风险。
首先，由于ChatGPT具有较强的生成能力，黑客有可能利用这一技术进行恶意的虚假信息传播、网络诈骗等行为。
例如，他们可以利用ChatGPT模仿用户的语言风格，发送钓鱼邮件或发布虚假消息，引诱用户泄露个人信息或造成经济损失。
其次，ChatGPT可能成为网络欺诈活动中的一种工具。
通过对ChatGPT模型进行训练，黑客有可能构建一个可以自动回复特定内容的恶意软件，用于进行网络钓鱼攻击。
例如，他们可以让ChatGPT模仿银行客服的语言风格，自动回复用户提供的银行账户信息，并以此盗取用户的资金。
面对ChatGPT技术可能存在的隐私与安全问题，我们需要采取相应的解决措施。
首先，应加强对训练数据的处理和筛选，确保不包含敏感个人信息。
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6.3.2 身份验证模式设置
6.3.3权限验证
6.3.3权限验证（续）
两个默认登录帐户: • BUILTIN\Administrators
– WINDOWS administrators组成员默认使用此帐户登录
• Sa
– 使用混合认证方式时，SQL SERVER的登录帐户
6.4 SQL Server安全管理
SQL server身份验证用 户名
设置默认数据库
6.4.1管理SQL Server 登录－查看登录、修改 登录(密码),拒绝、删除登录
6.4.2 数据库用户
• 数据库用户简介 • 管理数据库用户
6.4.2.1数据库用户简介
数据库最高权限用户--数据库所有者 (dbo):
• dbo 是具有在数据库中执行所有活动的暗示性权 限的用户 • sysadmin 的任何成员都映射到dbo用户 • 任何其他不是sysadmin角色底成员创建底对象都 不属于dbo
6.6.1 角色概述（续）－固定数据库角色
db_owner 进行所有数据库角色的活动，以及数据库中的 其它维护和配置活动。该角色的权限跨越所有 其它固定数据库角色。 在数据库中添加或删除 Windows NT 4.0 或 Windows 2000 组和用户以及 SQL Server 用户。 查看来自数据库中所有用户表的全部数据。 添加、更改或删除来自数据库中所有用户表的数据。 添加、修改或除去数据库中的对象。 管理 SQL Server 2000 数据库角色的角色和成员， 并管理数据库中的语句和对象权限。 有备份数据库的权限。 拒绝选择数据库数据的权限。 拒绝更改数据库数据的权限。
6.5.3暗示性权限
• 暗示性权限控制那些只能由预定义系统角色的成 员或数据库对象所有者执行的活动。例如， sysadmin 固定服务器角色成员自动继承在 SQL Server 安装中进行操作或查看的全部权限。 • 数据库对象所有者还有暗示性权限，可以对所拥 有的对象执行一切活动。 • 例如，拥有表的用户可以查看、添加或删除数据， 更改表定义，或控制允许其他用户对表进行操作 的权限。
• 安全性措施
– – – – – 物理级 人际级 操作系统级 网络级 数据库系统级
6.2数据库安全性控制(续)
与数据库有关的安全技术 ：
• 身份认证 • 存取控制 • 视图
• 审计
• 数据加密
6是系统提供的最外层安全保障措施。其方法是由系统提供一 定的方式让用户标识自己的名字或身份。每次用户要求进入 系统时，由系统进行核对，通过鉴定后才提供机器使用。
SELECT COLUMN UPDATE REFERENCES
EXEC
STORED PROCEDURE
6.6角色管理
使用数据库角色的好处：
对于任何用户，都可以随时让多个数据库角色处于活动状 态 如果所有用户、组和角色都在当前数据库中，则 SQL Server 角色可以包含 Windows NT 4.0 或 Windows 2000 组 和用户，以及 SQL Server 用户和其它角色 在同一数据库中，一个用户可属于多个角色 提供了可伸缩模型以便在数据库中设置正确的安全级别
6.4.2.1数据库用户简介（续）
数据库对象所有者: • SQL Server查找对象底顺序为：
o 当前用户所拥有 o 为dbo所拥有
• 如果找不到对象，返回错误信息
6.4.2.2管理数据库用户－创建数据库用户
指定对应登录帐户
6.4.2.2管理数据库用户－删除登录和用户
• 删除用户和组时将自动删除为该用户定义的权 限 • 当某个用户当前拥有数据库对象时不能被删除 • 删除用户不会自动删除登录，因此不会防止用 户联接到SQL Server 实例
权限管理小结
语句
CREATE DATABASE CREATE TABLE
对象
SELECT INSERT UPDATE DELETE REFERENCES
预定义
Fixed Role
TABLE VIEW
Object Owner
CREATE VIEW
CREATE PROCEDURE CREATE RULE CREATE DEFAULT CREATE FUNCTION BACKUP DATABASE BACKUP LOG
6.4.2.1数据库用户简介（续）
数据库特殊用户－－guest 用户: • 当满足下列所有条件时，登录采用 guest 用户的标识：
登录有访问 Microsoft SQL Server 实例的权限，但没有对应的 用户帐户访问数据库的权限 数据库中含有 guest 用户帐户
• 可以在除 master 和 tempdb 外（在这两个数据库中它必须始 终存在）的所有数据库中添加或删除 guest 用户。默认情况 下，新建的数据库中没有 guest 用户帐户
• 常用的方法：
– 用一个用户名或者用户标识号来标明用户身份 – 口令
6.2.2存取控制
数据库安全最重要的一点就是确保只授权给有资格 的用户访问数据库的权限，同时令所有未被授权 的人员无法接近数据，这主要通过数据库系统的 存取控制机制实现 • 存取控制机制主要包括两部分：
– 定义用户权限 – 合法权限检查
– 技术安全类 – 管理安全类 – 政策法律类
6.1.1可信计算机系统评测标准（TCSEC）
• 可信计算机系统评测标准（TCSEC）：
– 美国国防部制定了TCSEC（可靠计算机系统评估标准， Trusted Computing System Evaluation Criteria，简称TCSEC）， 给出一套标准来定义满足特定安全等级所需的安全功能及其 保证的程度。 制定TCSEC标准的目的： 1、提供一种标准，使用户可以对其计算机系统内敏感信息安全 操作的可信程序做评估。 2、给计算机行业的制造商提供一种可循的指导规则，使其产品 能够更好地满足敏感应用的安全需求。
6.2.5数据加密
• 数据加密：
– 是防止数据库中数据在存储和传输中失密的有效手段。
• 加密的两种方法：
– 替换方法 – 转换方法
6.3 SQL Server 2000安全构架
6.3.1 SQL Server 的登录认证
用户使用SQL Server要经过两个安全性阶段：
• 身份验证 • 授权（权限验证）
6.4.2.2管理数据库用户－给数据库用户分配权限
6.5 权限管理
权限管理包括授予或废除活动的用户权限：
• 处理数据和执行过程（对象权限） • 创建数据库或数据库中的项目（语句权限） • 利用授予预定义角色的权限（暗示性权限）
6.5权限管理(续)
REVOKE: Neutral
GRANT: Can Perform Action
• 当前大型DBMS支持的两个安全级别：
– C2级的DAC（自主存取控制） – B1级的MAC（强制存取控制）
6.2.3视图机制
• 视图：
– 进行存取权限控制时为不同的用户定义的不同的数据对象 范围。
6.2.4审计
• 审计：
– 审计功能把用户对数据库的所有操作自动记录下来放入审记 日志（Audit Log）中。 – DBA可以利用审计跟踪的信息，重现导致数据库现有状况的 一系列事件，找出非法存取数据的人、时间和内容等。
• 使用视图作为安全机制 • 视图与权限结合 • 使用存储过程作为安全机制
6.7.1.1使用行级、列级安全性的视图
例：在该例中某一销售点只能查看他自己的销售 信息，使用pubs 数据库中的sales 表： 首先创建视图
create view specificsale as select ord_num ord_date qty payterms title_id from sales where stor_id=’7067’
6.3.1 SQL Server 的登录认证(续)
6.3.1 SQL Server 的登录认证(续)
身份验证模式比较： • Windows 认证模式的优点
– 更先进的安全策略 – 一组只需建一个用户 – 更快捷的访问
• 混合认证模式的优点
– 非windows用户及Internet客户可以连接到数据库
• 管理SQL Server 登录 • 数据库用户
6.4.1管理SQL Server 登录－－新建登录
6.4.1管理SQL Server 登录－新建登录 (windows身份验证)
单击此按钮，将弹出左边的对话 框，在这里可以选择Windows系 统中的用户
设置默认数据库
6.4.1管理SQL Server 登录－新建登录(SQL Server身份验证)
db_accessadmin db_datareader db_datawriter db_ddladmin db_securityadmin db_backupoperator db_denydatareader db_denydatawriter
6.6.2角色的管理：新建数据库角色（续）
6.7 SQL Server 安全性管理的途径
6.1.1可信计算机系统评测标准(续)
TCSEC 对系统安全等级的划分: • TCSEC 将计算机系统划分为四组七个等级，按 系统可靠或可信程序逐渐增高排列，依次是： D、C1、C2、B1、B2、B3、A1
6.2数据库安全性控制
• 安全性控制定义
– 安全性控制保护数据库以防止不合法的使用所 造成的数据泄露和破坏。
6.6.1角色概述
Microsoft SQL Server中的安全机制包括几个具有暗示 性权限的预定义角色，两类预定义角色为：
• 固定服务器角色 • 固定数据库角色
6.6.1 角色概述（续）－固定服务器角色
Sysadmin Serveradmin Setupadmin Securityadmin Processadmin Dbcreator Diskadmin Bulkadmin 在 SQL Server 中进行任何活动。 该角色的权限 跨越所有其它固定服务器角色。 配置服务器范围的设置。 添加和删除链接服务器，并执行某 些系统存储过程（如sp_serveroption） 管理服务器登录。 管理在 SQL Server 实例中运行的进程。 创建和改变数据库。 管理磁盘文件。 执行 BULK INSERT 语句。