21、网络安全:单防火墙与多防火墙的DMZ部署策略

单/多防火墙DMZ部署策略与网络安全

网络安全:单防火墙与多防火墙的DMZ部署策略

1. 后端为SQL的Web服务器部署

1.1 网络架构与需求

在网络架构中,存在一个位于非军事区(DMZ)的Web服务器,其IP地址为192.168.223.13,需要访问位于私有网络中IP地址为192.168.222.5的SQL后端服务器。为了实现对Web服务器的访问,防火墙需要允许超文本传输协议(HTTP)和SSL安全的HTTP(HTTPS)访问该Web服务器。同时,防火墙还需允许Web服务器通过TCP/IP套接字与Oracle服务器进行通信,这就要求建立与监听TCP端口1521的Oracle服务器的连接。

1.2 静态地址映射配置

第一步是定义静态地址映射,将防火墙接收到的HTTP和HTTPS数据包重定向到DMZ中的Web服务器。以下是必须在防火墙部署的静态地址映射表:
| 外部IP地址 | 传输协议 | 外部端口 | 内部IP地址 | 内部端口 |
| — | — | — | — | — |
| 23.16.16.5 | TCP | 80 | 192.168.223.23 | 80 |
| 23.16.16.5 | TCP | 443 | 192.168.223.23 | 443 |

1.3 防火墙规则配置

完成静态地址映射定义后,需要在防火墙配置规则,以允许对Web服务器的连接,并允许Web服务器与私有网络中的Oracle后端数据库进行通信。具体规则如下:
| 协议 | 传输协议 | 源IP | 源端口 | 目标IP | 目标端口 | 操作 |
| — | — | — | — | — | — |

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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