14、分布式对象安全架构深度解析

分布式对象安全架构深度解析

1. 安全凭证与上下文

安全凭证包含未认证属性、认证属性,认证属性又涵盖身份属性和特权属性。当客户端和目标之间建立信任后,主体的属性会传递给目标,用于访问控制、审计等,这就形成了客户端与目标对象之间的关联,在相关术语中称为绑定。每个绑定都有一个关联的安全上下文。

ORB会在目标和客户端为绑定创建安全上下文,这些上下文中的信息特定于该绑定,源自客户端的凭证、其身份和特权属性,以及目标对象的相关策略。客户端和目标都可以通过 Current 对象检查与绑定相关的状态。需要注意的是,每次绑定都会生成一个新的安全上下文,这对客户端和目标是透明的。

2. 安全域

在大型分布式对象系统中,管理和维护每个单独的对象会变得非常困难。安全域提供了一种机制,将具有相似安全需求的对象分组,从而实现对分布式对象安全的更粗粒度控制。安全域主要分为以下几种类型:
| 安全域类型 | 定义 |
| ---- | ---- |
| 安全策略域 | 定义安全策略的范围,安全当局为该域定义策略,如访问控制、认证、安全调用等。可以将来自不具备安全意识的应用程序的“对象”添加到安全策略域中,由ORB基础设施以透明方式执行这些策略。管理单位是接口级别而非实例级别。一个域可以有子域,也可以有安全域联盟,但会增加不同域之间权限和角色映射的复杂性。 |
| 安全环境域 | 定义安全策略可以通过本地环境机制(而非对象系统的一部分)来执行的范围。这可以为安全策略的实现提供优化机制。例如,同一台机器上一组对象的执行环境可以是一个有效的环境域,因为可以认为本地机器上对象之间的通信是安全的,从而可以放宽对消息加密的要求

【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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