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Enregistrement W4410048702 · doi:10.48175/ijarsct-18000a

Securing .Net Microservices Through Conditional Access and Zero Trust Principles using Azure AD and OAUTH2

2023· article· en· W4410048702 sur OpenAlex
Dheerendra Yaganti

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Data Security Solutions
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroservicesZero (linguistics)Net (polyhedron)Computer scienceZero-knowledge proofCode (set theory)Programming languageComputer securityMathematicsOperating systemCloud computingCryptographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing adoption of distributed microservices in enterprise applications has amplified the need for robust, identity-centric security frameworks. This thesis presents a policy-driven Zero Trust architecture for securing .NET-based microservices using Azure Active Directory (Azure AD), OAuth 2.0, and Conditional Access. The proposed approach leverages Microsoft Entra ID for centralized identity governance and employs Conditional Access policies to enforce real-time, risk-based access decisions. Fine-grained authorization is achieved through integration with OAuth 2.0 token scopes and claims, ensuring contextual access based on user identity, device compliance, location, and session risk signals. The framework is implemented within a cloud-native .NET Core microservices environment, utilizing Azure API Management for secure exposure and traffic mediation. Telemetry from Microsoft Defender for Cloud and Azure Monitor is integrated to dynamically adapt authorization rules, aligning access decisions with real-time threat intelligence. The system is validated through a series of controlled simulations, demonstrating its effectiveness in minimizing unauthorized access, preventing lateral movement, and reducing the attack surface. This research provides a practical and scalable methodology for implementing Zero Trust principles across modern .NET applications using Microsoft’s identity and cloud security ecosystem..

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle