CSA发布|《面向IAM的零信任原则与指南》

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零信任框架近年在国内发展趋于成熟,落地案例也越来越多,在抵御诸如网络钓鱼的常见、勒索病毒等攻击中起到了重要作用,其中身份和验证、决策和授权是零信任框架落地过程中至关重要的挑战。云安全联盟大中华区发布报告《面向IAM的零信任原则与指南》(以下简称指南), 旨在通过零信任的视角来审视现存和新的身份、访问管理和云解决方案,提出身份和验证、决策和授权的最佳实践。

 文末附《白皮书》获取方式

依据美国国家安全电信咨询委员会(NSTAC)对零信任实施方法论明确了零信任实施过程,包括了五个步骤:

本指南围绕NSTAC零信任实施方法论从主体访问客体资源的过程,透过零信任的视角来审视身份和访问管理;从身份的认证和确认,到策略定义和决策方法。下面从用户访问资源的完整过程,从身份识别、身份验证、决策因子和决策策略分别阐述怎么通过面向身份来架构零信任。

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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