13、Amazon Cognito 应用安全指南

Amazon Cognito 应用安全指南

1. 令牌类型及用途

在使用 Amazon Cognito 进行应用安全管理时,涉及到三种重要的令牌:身份令牌(ID 令牌)、访问令牌和刷新令牌。它们各自有着不同的用途,具体如下:
| 令牌类型 | 用途 |
| — | — |
| 身份令牌(ID 令牌) | 用于对后端请求进行身份验证,例如向 API 网关发送请求时,可以使用授权类型为 Bearer Token 并传递 ID 令牌。此外,ID 令牌还包含额外信息,如用户 ID 和生成时提供的其他用户属性。 |
| 访问令牌 | 用于 Cognito API 中,对用户参数的更新操作进行授权。接受访问令牌的 Cognito API 命令包括 associate-software-token change-password 等。 |
| 刷新令牌 | 用于获取新的身份令牌和访问令牌。例如, initiate-auth 子命令可以将认证流程指定为 REFRESH_TOKEN_AUTH ,并传递刷新令牌以获取访问令牌和 ID 令牌。在创建用户池时,可以配置刷新令牌的过期时间(以天为单位)。 |

2. 认证流程类型

Cognito 认证 API 支持多种认证流程类型,其中包括 ADMIN_NO_SRP_AUTH USER_PASSWORD_AUTH
- ADMIN_NO_SRP_AUTH

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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