14、AWS 安全:凭证存储、加密与数据保护全解析

AWS 安全:凭证存储、加密与数据保护全解析

1. 凭证存储的重要性与风险

敏感信息,如访问密钥、第三方服务的 API 密钥和数据库凭证,不应存储在 Lambda 代码、环境变量或代码仓库中,因为这些地方很容易导致信息泄露。一旦凭证出现在公开可访问的仓库中,即使只有几秒钟,也应视为已泄露并立即停用。

为了监控这种情况,可以使用 Macie 等工具扫描 S3 存储桶中的敏感数据。对于 Git 仓库,可以使用 AWS 提供的 git - secrets 工具。这两种工具都可以与自动化结合,至少在发现问题时发出通知。更高级的自动化可以自动禁用受损的 AWS 密钥、锁定 S3 存储桶等。

2. 凭证泄露的惨痛案例

有一个案例,泄露源不明,但密钥被恶意分子获取用于挖掘加密货币。攻击者配置了一个 AWS Lambda 微服务来运行公开可用的加密货币挖掘脚本,每次运行 15 分钟(Lambda 的最大运行时长),并结合一个脚本不断启动该微服务,持续了数周。由于没有配置预算警报,用户直到月底收到 45,000 美元的云使用账单时才发现问题。而在这数周内,恶意分子仅获得了 800 美元的加密货币,这不仅是对云资源的低效使用,也是 Lambda 微服务的一个不良用例。

很多人在看到该用户的推文后分享了类似经历。虽然用户可以向 AWS 寻求补救,但 AWS 是否免除费用完全取决于其自行决定,且这种请求不应超过一次。

为了保护 AWS 账户免受此类情况的影响,可以采取以下措施:
1. 使用 Secrets Manager 和 Parameter Store 等服务存储机密并管理访问权限。可以使用 IAM 策略确定哪些服务和用户可以

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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