25、AWS 权限管理与账户结构优化

AWS 权限管理与账户结构优化

1. 紧急管理员角色与权限边界

在企业的 AWS 环境中,“Emergency admin role”(紧急管理员角色)拥有访问资源 A 的权限,但在正常情况下,公司内任何人都无法承担该角色。工程总监可以控制谁能承担这个“紧急管理员角色”,不过他们自己不能承担该角色。开发人员只有在工程总监允许的情况下,才能承担该角色并访问资源。

权限边界是管理员为其他身份分配权限的一种方式,它通过指定可获得的最大权限来实现。与 IAM 策略不同,权限边界本身并不授予新的权限,而是规定接收者可拥有的最大权限。应用权限边界后,IAM 身份的有效权限始终是其 IAM 策略权限的子集。

例如,有一个团队仅需使用 AWS 简单存储服务(S3)或 AWS Lambda,可设置如下权限边界 IAM 策略条件:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:*",
                "lambda:*"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

若为用户“Gaurav”分配此边界策略,并附加一个允许创建用户的 IAM 策略:

{
    "Version": "2012-10-
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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