有关黑和白的数据库叫什么

关于黑和白的数据库可以称为“黑白名单数据库”。

关于黑和白的数据库通常被称为黑名单和白名单数据库。

黑和白数据库，也被称为黑名单和白名单数据库，是一种用于存储和管理黑名单和白名单数据的数据库系统。黑名单和白名单是网络安全中常用的概念，用于标识和控制系统中被禁止或允许的对象、行为或资源。

黑名单和白名单数据库通常用于网络防火墙、入侵检测系统、反垃圾邮件系统等网络安全设备和应用中，用于识别和过滤恶意活动、垃圾邮件、病毒等不良行为。

下面将从方法和操作流程两个方面介绍黑和白数据库的相关内容。

一、方法
黑和白数据库的建立和维护涉及到以下几个方面的方法：

1. 数据收集：收集黑名单和白名单数据的方法有多种，可以通过手动添加、自动扫描、第三方数据源等方式获取相关数据。手动添加是指管理员手动输入或导入已知的黑名单和白名单数据；自动扫描是指通过自动化工具扫描系统日志、网络流量等信息，自动识别并添加黑名单和白名单数据；第三方数据源是指从外部来源获取已知的黑名单和白名单数据，如公共黑名单数据库、安全厂商提供的数据等。
2. 数据分类：将收集到的数据进行分类，区分黑名单和白名单数据。黑名单数据指的是被禁止的对象、行为或资源，白名单数据指的是被允许的对象、行为或资源。
3. 数据存储：将分类好的黑名单和白名单数据存储到数据库中。数据库可以选择关系型数据库、非关系型数据库等，根据具体需求选择合适的数据库系统。
4. 数据更新：黑名单和白名单数据需要定期进行更新，以保持数据的准确性和完整性。更新的方式可以包括手动更新、自动更新等，根据具体需求选择合适的更新方式。
5. 数据查询和匹配：根据系统的需求，设计查询和匹配机制，用于在黑和白数据库中查询和匹配相关数据。查询和匹配的方式可以包括基于规则的匹配、基于模式的匹配、基于机器学习的匹配等，根据具体需求选择合适的匹配方式。

二、操作流程
黑和白数据库的操作流程包括以下几个步骤：

1. 数据收集：管理员通过手动添加、自动扫描、第三方数据源等方式获取黑名单和白名单数据。
2. 数据分类：将收集到的数据进行分类，区分黑名单和白名单数据。
3. 数据存储：将分类好的黑名单和白名单数据存储到数据库中。
4. 数据更新：定期更新黑名单和白名单数据，保持数据的准确性和完整性。
5. 数据查询和匹配：根据系统的需求，设计查询和匹配机制，用于在黑和白数据库中查询和匹配相关数据。
6. 数据应用：根据查询和匹配的结果，对相关对象、行为或资源进行处理。处理的方式可以包括禁止访问、允许访问、警告等，根据具体需求选择合适的处理方式。

以上就是关于黑和白数据库的方法和操作流程的介绍。黑和白数据库在网络安全中起着重要的作用，通过存储和管理黑名单和白名单数据，可以有效地识别和过滤不良行为，提高系统的安全性。