32、应用策略、上下文和准入控制保障应用安全

应用策略、上下文和准入控制保障应用安全

1. 使用 Open Policy Agent 进行准入控制

Open Policy Agent(OPA)是一种编写和实施策略的统一方法。其目标是提供一种标准语言来描述各种策略,并将其集成到不同平台中应用。你可以描述数据访问策略并将其部署到 SQL 数据库中,也可以描述 Kubernetes 对象的准入控制策略。OPA 是云原生计算基金会(CNCF)的一个项目,借助 OPA Gatekeeper,它为自定义验证 Webhook 提供了更简洁的替代方案。

1.1 OPA Gatekeeper 功能组成

OPA Gatekeeper 主要由三个部分组成:
1. 部署 Gatekeeper 组件 :在集群中部署 Gatekeeper 组件,其中包括 Webhook 服务器和通用的 ValidatingWebhookConfiguration。
2. 创建约束模板 :描述准入控制策略。
3. 创建特定约束 :基于模板创建特定约束。

1.2 部署 OPA Gatekeeper

在开始使用 OPA Gatekeeper 之前,需要先移除之前添加的自定义 Webhook,并部署 OPA Gatekeeper。操作步骤如下:

# 移除使用 Helm 创建的 Webhook 配置
helm uninstall mutating-webhook
helm uninstall validating
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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,并将其与遗传算法(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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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与改进中。
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