10、云安全与可用性模式全解析

云安全与可用性模式全解析

1. 相关安全模式概述

在保障系统安全方面,有几种关键的安全模式值得关注:
- 使用基于角色的访问控制(RBAC):通过定义不同的角色和权限,确保用户只能访问其被授权的资源和操作。
- 使用托管标识:为应用程序和服务提供自动管理的身份,简化身份验证和授权过程。
- 使用自带密钥(BYOK):允许用户使用自己的加密密钥来保护数据,增加对数据的控制权。

2. 敏感信息管理模式

数据保护至关重要,尤其是敏感信息。Azure 为大多数存储选项提供了静态数据加密,但并非所有加密方式都能满足所有需求。例如,Azure 会自动对托管磁盘进行加密,但这只是透明加密,只能确保通过授权渠道访问时数据是可用的,而其他方式访问则无法读取。

然而,这种加密方式只能保护静态数据,数据在内存和传输过程中仍可能存在风险。因此,在选择加密方式时,需要综合考虑多种因素,以满足不同的安全需求。

3. 创建安全通道
3.1 目的和动机

通信通常是解决方案的主要风险来源。在现实世界中,几乎所有的应用程序都与外界有连接,无论是通过互联网、本地网络还是其他方式。因此,确保通信通道的安全至关重要。

Azure 的安全模型将部分安全责任分配给了客户,但 Microsoft 负责保护物理设备。客户需要关注除电源连接和电磁场之外的其他安全问题。

3.2 安全通道的要求

创建安全通道需要满足以下几个要求:
- 保密性 :通道必须保护数据的机密性,防止数据在传输过程中被未授权方读取

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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