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# 自动驾驶数据框架（ADDF）安全和操作指南
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*Amazon Web Services 的 Andreas Falkenberg、Junjie Tang、Torsten Reitemeyer 和 Srinivas Reddy Cheruku*

*2022 年 11 月*（[文档历史记录](doc-history.md)）

自动驾驶数据框架（ADDF）是一个开源项目，旨在为想要实现高级驾驶辅助系统（ADAS）常见任务的汽车团队提供可重复使用的模块化代码构件，例如，配置集中式数据存储、数据处理管道、可视化机制、搜索界面、模拟工作负载、分析界面和预构建的控制面板。通过 ADDF，您可以共享、修改或创建完全可自定义的模块，从而减少创建和部署这些解决方案所需的工作量。

本指南旨在帮助您了解在 AWS Cloud中安全部署和操作 ADDF 的最佳实践。本指南讨论了以下主题：
+ [架构和术语](addf-architecture-terminology.md) - 查看一般架构、工作流程和重要术语。
+ [责任共担模式](shared-responsibility-model.md)— 了解您在保护 ADDF 部署和云资源方面的角色和角色。 AWS 
+ [安全审查流程](addf-security-review-process.md)— 由于 ADDF 是一个开源项目，请查看贡献者如何 AWS 完成安全审查。
+ [内置安全功能](built-in-security-features.md) - 查看如何将安全最佳实践和功能内置到 ADDF 开源项目及其部署框架中。
+ [安全设置和操作](secure-setup-and-operation.md) - 了解如何在 AWS Cloud中部署和操作 ADDF。

## 目标受众
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本指南适用于负责评估、部署、自定义和操作 ADDF 的开发运营 (DevOps) 团队、基础架构工程师、管理员、IT 安全人员和事件响应团队。您可以将本指南中的建议应用于 proof-of-concept我们的生产环境。

本指南假定您之前不了解 ADDF。但是，我们建议您在继续操作之前先阅读 [ADDF 自述文件](https://github.com/awslabs/autonomous-driving-data-framework#readme) (GitHub)。

## 目标业务成果
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本指南旨在帮助您在开发和生产环境中更加自信、安全地设置和操作 ADDF。