云态势感知需要部署吗_开发安全的云感知应用程序

本文探讨了云感知应用程序带来的安全挑战,包括弹性、扩展性和成本优势背后的安全隐患。通过遵循最佳实践,开发者可以应对这些挑战,确保应用程序的安全。

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存档日期:2019年5月14日 | 首次发布:2015年5月20日

随着开发人员和组织认识到其不断增长的价值,可感知云的应用程序体系结构和设计正变得越来越普遍。 支持云的应用程序往往具有很高的弹性,易于扩展,开发速度更快,价格也更便宜。 然而,尽管了解云的应用程序具有许多好处,但它们的体系结构可以为无意识的应用程序带来众多安全挑战。 本文介绍了可感知云的应用程序所带来的一些安全挑战,以及如何通过遵循各种最佳实践来解决其中的一些挑战。

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翻译自: https://www.ibm.com/developerworks/cloud/library/cl-develop-secure-cloud-aware-applications/index.html

### 单兵作战态势感知系统架构设计与实现 #### 1. 系统概述 单兵作战态势感知系统旨在提供实时、精确的战场信息,支持指挥官和士兵做出快速而明智的决策。该系统不仅需要具备强大的数据处理能力,还需要能够在复杂的环境中稳定工作,并与其他军事信息系统无缝集成。 #### 2. 架构设计原则 为了满足现代战争的要求,单兵作战态势感知系统的架构应遵循以下几点: - **以网络为中心**:确保各个节点之间能够高效通信并共享情报资源[^1]。 - **模块化设计**:采用基于微服务的技术栈,便于扩展和服务升级[^2]。 - **智能化支持**:引入AI算法优化数据分析流程,提升自动化水平[^5]。 #### 3. 主要组件构成 整个系统由多个子系统组成,具体如下表所示: | 组件名称 | 功能描述 | |--| | 数据采集单元 | 负责收集来自不同源的数据流,包括但不限于卫星图像、雷达回波以及地面部队上传的信息 | | 处理服务器 | 对接收到的数据进行预处理、存储管理及初步筛选;利用GPU加速计算密集型任务 | | AI引擎 | 应用深度学习模型执行目标检测、分类预测等高级功能;持续训练改进现有模型 | | 用户界面(UI) | 提供直观易懂的操作面板给前线战士查看当前局势变化趋势;允许自定义显示偏好 | #### 4. 关键技术应用 在实际开发过程中会涉及到多种前沿信息技术的应用场景: - **计算平台**:借助基础设施托管应用程序实例,按需分配算力资源,保障高可用性和弹性伸缩特性; - **边缘计算部署**:靠近物理位置处安装小型计算机集群用于本地缓存热点内容,缩短响应时间的同时减轻骨干网压力; - **大数据分析工具链**:运用Hadoop生态圈内产品完成离线批处理作业,挖掘潜在价值点所在之处; - **三维建模渲染库**:创建逼真的虚拟环境辅助战术演练规划活动开展,增强沉浸感体验效果; - **地理信息系统(GIS)**:标注地理位置坐标系下的实体对象分布状况图层叠加展示方式呈现综合态势图表。 ```python import numpy as np from sklearn import svm, metrics from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten def train_model(X_train, y_train): model = Sequential() model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1:]))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=5) return model, history.history['loss'][-1] # 假设已经准备好训练集 X_train 和标签 y_train model, final_loss = train_model(np.random.rand(100, 28, 28), np.random.randint(0, 9, size=(100, 10))) print(f"Final training loss: {final_loss}") ```
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