5、AWS IAM 访问控制策略详解

AWS IAM 访问控制策略详解

1. AWS IAM 访问控制策略概述

在 AWS IAM 中,有两种实现访问控制策略的方式:
- 基于主体的策略(Principal - Based Policies) :通过限制每个主体在云系统中可以执行的操作来限制访问。主体可以是账户内的用户、组或角色,被访问的资源可以在同一账户或不同账户中。
- 基于资源的策略(Resource - Based Policies) :根据请求执行操作的主体来限制资源的操作。这些策略应用于特定的受支持资源,并且是内联的,不局限于 AWS 账户。

IAM 策略可以在 AWS 管理控制台的“身份和访问管理”选项卡中的“策略”选项卡中找到。IAM 策略独立于应用它们的主体或资源存在,并且可以应用于多个主体以实现重用。

2. 最小权限原则(PoLP)

2.1 “需要知道”原则

“需要知道”(Need to know)是应用最小权限原则(PoLP)的第一步。在复杂环境中,安全架构师会创建组织中所有主体的列表,并确定每个主体需要访问哪些资源。然后使用该列表来确定将哪些策略应用于每个主体或资源。

2.2 PoLP 的定义

PoLP 最早由美国计算机协会在 1958 年提出,即“每个程序和系统的每个特权用户都应该使用完成工作所需的最少权限进行操作”。

2.3 PoLP 的作用

PoLP 有助于确保系统某一区域的漏洞不会影响其他区域。策略应根据 PoLP 进行分配,即主体应被分配最严格的策略,同时

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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