14、AWS网络安全与微分段策略深度解析

AWS网络安全与微分段策略深度解析

1. 隔离与微分段概念

在网络安全领域,隔离和微分段是至关重要的概念。可以将其类比为锁着的门,目的是将服务隔离成逻辑分区,这样一来,任何一个分区被攻破都不会影响其他服务的安全。基于业务逻辑对微服务域进行分段(分区)是一种有效的策略,在网络层,这种基于业务逻辑的分段策略被称为微分段。

不过,微分段策略需要谨慎实施。如果划分出的分区过小,服务会频繁跨网段调用,导致成本高昂且复杂的开销;而如果分区过大,则可能无法在网络层实施预期的安全规则,使整个分段工作失去意义。

2. 网络控制的作用与局限

控制或对策是指任何能降低应用程序总体风险的行动。有一种观点认为,网络控制并不能直接保障应用程序或数据的安全。虽然有很多网络层安全软件声称能提供数据保护,但实际上网络层控制无法读取应用程序数据,也无法理解通信的语义内容。因此,应用于网络的控制措施往往比较粗放,使用这些控制的精度会受到严重限制,网络限制通常过于宽泛,有时还会阻碍有价值的活动。尽管如此,精心设计的网络基础设施虽不能直接降低应用程序风险,但可以通过隔离和监控间接产生重大影响,实现更简单、更安全的架构。

3. 单体和微服务模型的安全差异

3.1 单体模型

在单体模型中,常见的安全方法是将服务分组到信任区域,创建安全区域。在这种设计中,区域内的服务可能相互信任,甚至无需进行身份验证。例如,面向公众的服务和数据库可能各自有独立的安全区域,但这些划分很多时候是基于技术而非业务领域。

信任区域有一个边界,用于区分可牺牲部分和应用程序的其他部分。通过保护这个边界,可以防止外部威胁攻击存储敏感数据的部分,如

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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