19、保障 AWS API 网关安全的全面指南

保障 AWS API 网关安全的全面指南

1. API 网关概述与 VPC 连接

API 网关向所有试图访问云资源的请求开放,是保障整个基础设施安全的核心。可以使用 VPC 链接将面向客户的 API 网关与私有网络负载均衡器(NLB)连接,NLB 再连接到 Kubernetes 环境。

2. API 网关的访问控制

为应对外部威胁,边缘网络需采用零信任模型,即所有边缘服务在通过认可方法建立信任之前,不相信任何传入请求。API 网关通过一组授权器支持零信任策略,授权器可视为拦截器,检查每个传入请求并实施零信任。只有满足预配置授权器要求的请求才能继续处理。

AWS 原生支持三种类型的授权器,各自有不同的用例:
| 授权器类型 | 说明 |
| — | — |
| API 基于身份和访问管理(IAM)授权器 | 将调用实体的身份映射到 AWS 可识别的主体(AWS 用户或 AWS 角色),使用 IAM 策略进行访问控制 |
| Cognito 基于授权器 | 利用 AWS Cognito 提供终端用户身份验证 |
| Lambda 基于授权器 | 调用 AWS Lambda 函数评估请求的访问权限和特权 |

2.1 IAM 授权器(基于 API 的授权器)

实现 IAM 授权的步骤如下:
1. 确定调用应用程序将用于发出此请求的主体。
2. 确保调用应用程序被允许承担用于 API 网关授权的身份。
3. 创建并附加 IAM 策略,定义该主体在何种情况下可以或不可以调用此方法。
4. 使用此策略在 API 网关启用 IAM 授权。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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