6、云原生应用安全:OWASP Top 10 与开发实践

云原生应用安全:OWASP Top 10 与开发实践

1. 安全融入开发流程的重要性

在开发云原生应用时,将安全融入开发流程至关重要。这种“左移”安全的方法,意味着从设计、开发到部署和维护的整个开发生命周期(SDLC)都要考虑安全因素。通过早期集成安全,开发者可以提前识别潜在的安全风险和漏洞,避免在应用部署后再去修复,从而节省时间和资源,降低安全漏洞和数据丢失的风险。同时,这有助于在开发团队中培养安全意识和责任感,减轻安全团队的负担。

2. OWASP Top 10 云原生安全风险

OWASP Top 10 是由专注于提高软件安全性的非营利组织 OWASP 编制的最关键的 Web 应用安全风险列表。在云原生安全领域,这些风险同样适用,以下是 2021 年 OWASP Top 10 中与云安全相关的漏洞:
| 漏洞类型 | 描述 | 示例 | 防范措施 |
| — | — | — | — |
| 访问控制失效 | 应用未正确实施访问控制,攻击者可访问受限资源或执行不应执行的操作 | 电商网站未正确实施访问控制,攻击者可通过 URL 操纵访问管理页面 | 实施基于角色的访问控制(RBAC)、基于属性的访问控制(ABAC)和最小权限原则;使用 Open Policy Agent(OPA)、Kyverno 和 Kubernetes RBAC 等工具;定期进行安全测试和审计 |
| 加密失败 | 敏感数据未加密或使用弱加密算法,导致数据被未授权访问或操纵 | 在线购物网站以明文形式存储用户信用卡信息 | 使用强加密算法,妥善管理加密和解密密钥;将敏感数据与其他数据分开存储,仅授权用户可访问;使用 AWS KMS 或 HashiCorp Vault

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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