19、Kubernetes安全:进程隔离与网络分段

Kubernetes安全:进程隔离与网络分段

1. 进程隔离

1.1 问题描述

Kubernetes工作负载的主要攻击途径之一是通过应用程序代码。虽然有很多技术可以提高代码安全性,如静态代码分析工具检查源代码中的安全漏洞、动态扫描工具模拟恶意攻击等,但新代码和新依赖仍可能引入新的安全漏洞,且无法保证完全无风险。如果没有运行时进程级别的安全控制,恶意攻击者可能会突破应用程序代码,试图控制主机或整个Kubernetes集群。

1.2 解决方案

1.2.1 以非root用户运行容器

容器镜像有运行容器进程的用户和可选的组,用于控制对文件、目录和卷挂载的访问。有些容器默认以root用户运行,有些虽创建了用户但未设置为默认运行用户。可以使用 securityContext 在运行时覆盖用户,示例如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: web-app
spec:
  securityContext:
    runAsUser: 1000   
    runAsGroup: 2000  
  containers:
  - name: app
    image: k8spatterns/random-generator:1.0

也可以设置 .spec.securityContext.runAsNonRoot true ,确保容器不以root用户运行。同时,设置 .

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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