26、强化 AWS 环境的安全性

强化 AWS 环境的安全性

在使用 AWS 时,保障环境的安全性至关重要。本文将从多方面介绍强化 AWS 环境安全的方法,包括创建 MFA 会话、管理用户和组权限、管理服务权限以及加强网络安全等内容。

1. 使用脚本创建 MFA 会话

为了创建会话,我们将使用一个开源脚本。具体操作步骤如下:
1. 克隆仓库并安装依赖:

$ git clone https://github.com/nccgroup/AWS-recipes
$ cd AWS-recipes
$ pip install -r requirements.txt
  1. 进入 Python 目录:
$ cd Python
  1. 运行脚本 aws_recipes_init_sts_session.py
$ aws_recipes_init_sts_session.py

运行脚本后,会提示输入 MFA 代码,输入代码后,脚本将创建一个新会话,为你提供 12 小时的时间来使用 AWS CLI。

假设你之前已经完成了 MFA 初始化步骤。如果还未完成,可以使用 AWS 控制台初始化 MFA 设备,或者使用该文件夹中的 aws_iam_enable_m

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值