37、AWS安全与成本优化架构全解析

AWS安全与成本优化架构全解析

一、AWS安全架构相关内容

在AWS的使用过程中,安全架构是至关重要的一部分。以下将详细介绍相关的安全服务和概念。

(一)证书导入要求

当导入证书时,证书必须有效且未过期。若要在CloudFront中使用导入的证书,需将其导入到us - east - 1区域。

(二)Macie服务

Macie是一项能够自动定位并分类存储在S3存储桶中的敏感数据,同时展示其使用情况的服务。借助机器学习,它能通过以下方式提升云安全态势:
1. 识别敏感数据 :像商业机密和个人身份信息等敏感数据都能被识别出来。
2. 权限宽松警告 :若发现存储桶的权限设置过于宽松,会及时发出警报。
3. 跟踪策略变更 :对存储桶策略和访问控制列表(ACL)的变更进行跟踪。
4. 自定义数据分类 :依据用户定义的自定义数据标识符对其他类型的数据进行分类。

Macie会将其发现的结果分为策略发现和敏感数据发现两类。策略发现涵盖了降低存储桶安全性的变更,例如更改存储桶策略或移除加密;敏感数据发现则是对在S3存储桶中找到的任何敏感数据进行分类。Macie会自动将其发现结果发布到EventBridge和AWS Security Hub,其他应用程序可以利用这些结果并采取相应行动。例如,当发现具有公共权限的S3存储桶时,可以将发现结果发送到SNS通知主题以向用户发送电子邮件。敏感数据发现会立即发布,而策略发现则每15分钟发布一次。

(三)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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