6、保障gRPC服务安全:认证与授权全解析

保障gRPC服务安全:认证与授权全解析

在gRPC服务开发中,保障服务的安全性至关重要,这涉及到服务器的认证、客户端的认证以及访问控制等多个方面。下面将详细介绍如何实现这些安全措施。

1. 配置gRPC服务器

首先,需要更新 NewGRPCServer() 函数,使其能够接收给定的gRPC服务器选项并创建服务器。以下是更新后的代码:

func NewGRPCServer(config *Config, opts ...grpc.ServerOption) (
    *grpc.Server,
    error,
) {
    gsrv := grpc.NewServer(opts...)
    srv, err := newgrpcServer(config)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    api.RegisterLogServer(gsrv, srv)
    return gsrv, nil
}

更新完成后,可以运行 $ make test 进行测试。此时,服务器已经完成认证,连接也已加密。若想验证这一点,可以临时将测试代码改回使用不安全的客户端连接(使用 grpc.WithInsecure() 拨号选项),再次运行测试,由于服务器期望客户端通过TLS运行,测试将会失败。

2. 客户端的双向TLS认证

在之前的基础上,我们使用TLS对连接进行加密并对服务器进行认证。现在

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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