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Google Workspace全域委派功能的关键安全问题剖析

启用全域委派权限后,恶意内部人员可以冒充Google Workspace域中的用户并使用访问令牌来验证API请求。...在使用全域委派功能时,应用程序可以代表Google Workspace域中的用户执行操作,且无需单个用户对应用程序进行身份验证和授权。...全域委派的工作机制 如需使用全域委派功能,需要按照一下步骤设置和执行操作: 1、启用全域委派:Google Workspace超级用户为服务帐号授予全域委派权限,并设置可以访问的OAuth范围集合。...全域委派存在的安全风险和影响 一旦将全域委派权限授予了GCP服务账户,具有必要权限的GCP角色就可以为委派用户生成访问令牌,恶意内部攻击者或窃取到凭证数据的外部攻击者将能够使用此访问令牌来冒充 Google...: 等价的Prisma Cloud RQL语句: 下图显示的是Cortex Web接口中触发的“Google Workspace管理员已启用对GCP服务帐户的全域委派,并授予其对敏感范围的访问权限”警报

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如何在Kubernetes上使用Istio Service Mesh设置Java微服务?

在Azure Kubernetes Service(AKS)上创建群集 如果要使用Azure,请安装Azure CLI与Azure进行交互。...在Google Kubernetes Engine(GKE)上创建集群 如果您要使用Google Cloud Platform(GCP),请安装Gcloud CLI与GCP进行交互。...GCP项目,您可以使用现有的项目,也可以使用GCloud CLI通过以下命令创建一个新项目: $ gcloud projects create jhipster-demo-deepu 设置要用作默认项目的项目...: $ gcloud config set project jhipster-demo-deepu 现在,让我们使用以下命令为我们的应用创建集群: $ gcloud container clusters...可以将具有JHipster Registry或Consul的微服务部署到GCP中每个节点具有1vCPU和3.75 GB内存的2节点群集中,而对于启用Istio的部署,则需要具有2vCPU和每个节点7.5

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oss-fuzz-gen:一款基于LLM的模糊测试对象生成与评估框架

关于oss-fuzz-gen oss-fuzz-gen是一款基于LLM的模糊测试对象生成与评估框架,该工具可以帮助广大研究人员使用多种大语言模型(LLM)生成真实场景中的C/C++项目以执行模糊测试。...工具架构 工具运行流程如下: 工具会根据生产环境中的最新数据,使用四个指标来评估生成的模糊测试目标: 1、可操作性; 2、运行时崩溃; 3、运行时覆盖率; 4、与OSS-Fuzz中现有的人工编写的模糊目标相比...: git clone https://github.com/google/oss-fuzz-gen.git 然后使用下列命令创建一个虚拟环境,激活环境后使用pip命令和项目提供的requirements.txt....venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt LLM访问 Vertex AI 访问Vertex AI模型需要一个启用了...然后完成GCP身份认证: gcloud auth login gcloud auth application-default login gcloud auth application-default

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通过Kyverno使用KMS、Cosign和工作负载身份验证容器镜像

首先,我们需要在 GKE 上创建一个 Kubernetes 集群,并启用工作负载身份(Workload Identity)特性。...幸运的是,我们不需要做任何额外的事情来在 GKE 上启用工作负载身份,因为 Cosign 可以通过提供环境凭据检测[11]功能支持来使用这个工作负载身份。...先决条件 kubectl v1.20+ gcloud v375.0.0 cosign v1.6.0 首先,我们需要在 GKE 上创建一个 Kubernetes 集群,并启用工作负载身份特性。...我们将使用PROJECT_ID.svc.id.goog形式的固定工作负载身份池。 当你在集群上启用工作负载身份时,GKE 会自动为集群的 Google Cloud 项目创建一个固定的工作负载身份池。...$ gcloud kms keyrings create test - location "global" $ gcloud kms keys create "cosign" \ - location

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TensorFlow:使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

models/blob/master/research/object_detection/dockerfiles/android/Dockerfile Google云设置 首先,在谷歌云控制台中创建一个项目,并启用该项目的计费...要使用它,请为刚刚创建的项目启用必要的API。 API:https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?...对于本教程中的许多命令,我们将使用Google Cloud gcloud CLI,并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...首先,使用以下命令获取服务帐户的名称: curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ https://...要启动训练,请运行以下gcloud命令: gcloud ml-engine jobs submit training `whoami`_object_detection_`date +%s` \ --job-dir

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仅需60秒,使用k3s创建一个多节点K8S集群!

因此我尽量让自己不使用太多工具(因此不需要Terraform、Ansible,也不需要安装和配置)。...这是为什么我用Bash编写它的原因,而我唯一的依赖项是安装和配置了GCloud CLI(带有默认区域和项目集)。 30秒启动虚拟机 我们从虚拟机开始。...在Google Cloud上创建和启动Ubuntu迷你虚拟机花费大约30秒(从GCloud API调用到SSH Server准备就绪)。那么,我们第一步就完成了,现在我们接下来看剩下的30秒。...将一切都连接起来 我们通过使用轻量的OS镜像来在30秒之内启动虚拟机。我们使用了k3s,可以让我们在20秒之内运行Kubernetes。现在,我们需要将所有的部件连接在一起。...正如你所见,这个解决方案没有什么特别之处,只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本中。但这可以很快完成工作。 [在这里插入图片描述] 下一步是?

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