15、安全集成架构与COTS系统开发的协调设计

安全集成架构与COTS系统开发的协调设计

安全集成架构分析

在软件系统中,信息在组件间通过安全验证点进行交换,这一过程能揭示潜在的安全违规信息。通过对信息流动和标识信息传播的研究,我们可以确定问题并制定解决方案。

在PWI示例里,当Observer向Provisioning发起查询时,查询会被ORB的认证服务拦截,以检查是否包含合适的标识信息。然而,在日志文件安全验证点存在问题,Observer可绕过Provisioning在ORB中的认证机制直接调用日志文件,这表明需要额外的认证来保护日志文件免受未授权访问。
|组件|问题描述|
| ---- | ---- |
|Observer|无认证机制,无法检测来自未授权实体的事务,也不能存储用户标识信息|
|TIBCO验证点|因Observer验证点问题,Observer转发查询结果到消息总线时既未认证,也未附加标识信息,可能导致通信被恶意入侵,甚至应用死锁|
|Workflow验证点|与Provisioning的验证点一样,无认证违规问题,TIBCO的认证功能可提供正确的标识信息进行认证|

为解决这些问题,需要对架构进行改进。由于Provisioning已有可接受的认证功能,PWI应用应将Observer的所有数据请求(日志文件密钥和工作流命令)通过ORB的安全验证点。具体操作如下:
1. 修改Observer,使其通过ORB发送读取日志文件的请求。
2. 保护日志文件免受未授权访问,引入LogController拦截所有传入请求,只有来自ORB的请求才能访问日志文件。
3. 为Observer添加认证机制,引入StoreExtender存储请求信息,Au

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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