40、Istio安全相关技术解析

Istio安全相关技术解析

1. istio-init的安全问题与解决方案

istio-init容器在配置流量重定向到Envoy代理时需要提升权限。对于一些组织,尤其是使用多租户共享大型集群的组织,这种权限要求可能违反其安全标准。在多租户环境中,一个重要的安全标准是租户不能对其他租户造成损害。如果应用团队没有运行特权容器的权限,就无法运行包含istio-init容器的工作负载;而如果给予应用团队运行提升权限容器的权限,这些权限可能会被滥用,从而对其他租户造成损害。

为了解决这个问题,引入了Istio容器网络接口(CNI)插件。该插件将istio-init容器的功能转移到在每个节点上运行的集中式Pod中,这些Pod为每个Pod配置流量重定向规则。这样,就不再需要istio-init容器,也不需要运行该容器所需的提升权限。更多信息可查看:https://istio.io/latest/docs/setup/additional-setup/cni 。

2. 基于PKI的身份验证

在万维网上,通信各方的身份验证是通过公钥基础设施(PKI)提供的数字签名证书来完成的。PKI是一个框架,它定义了为服务器(如Web应用)提供数字证书以证明其身份,并为客户端提供验证数字证书有效性的方法。

PKI提供的证书包含公钥和私钥。公钥包含在呈现给客户端的证书中,用于身份验证;客户端在通过公共网络将数据传输回服务器之前,使用公钥对数据进行加密,只有拥有私钥的服务器才能解密数据,从而确保数据在传输过程中的安全性。

标准的公钥证书格式是X.509证书,在相关内容中,X.509证书和数字证书这两个术语可以互换使用。互联网工程任务组定义了传输层安全(

【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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