10、企业级安全中的权限升级:原理、流程与实施策略

企业级安全中的权限升级:原理、流程与实施策略

在企业级安全环境中,权限升级是一个关键且复杂的议题。它涉及到在特殊情况下,用户能够超越正常权限访问资源,以满足紧急或特殊的工作需求。本文将详细探讨权限升级的相关概念、规划、触发机制以及在企业级安全系统(ELS)中的具体实施。

权限升级的类型

权限升级主要分为静态升级和动态升级。静态升级需要用户明确决定使用这种增强的访问权限,并且可能会关联额外的规则、监控、日志记录和警报。动态升级则是基于在请求声明时检索到的上下文信息,内置于声明检索过程中。这种升级无法提前确定,只有在特定允许升级的情况下,用户才能使用。

权限升级的规划

权限升级必须经过数据所有者的规划和允许。尽管升级通常是未计划和意外的访问需求,但为了与 ELS 原则保持一致,数据所有者需要维护对访问的控制。这意味着数据所有者既要定义正常的访问规则,也要定义允许升级的规则。

在注册应用程序或服务时,数据所有者会建立升级规则。这包括定义将被接受用于访问的声明,以及确定这些声明的发布规则。除了访问规则外,数据所有者还可以指定允许升级的额外规则。默认规则是企业范围内的最低升级能力,这个最低值可能为“无”,但企业可以定义一些标准情况,在这些情况下总是允许升级,数据所有者需要遵守这些最低标准。

升级规则可能包含静态和动态信息。静态部分的升级声明与正常声明的计算方式相同,并存储在声明存储库中。动态部分的升级声明在用户请求声明时,由提供声明服务进行计算,这与正常的声明请求行为一致。

当用户希望调用升级时,会向安全令牌服务(STS)发送升级声明请求。这与其他声明请求类似,但用户会被提示进行额外的确认,如输入 PIN

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略
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