26、个人防火墙配置全解析

个人防火墙配置全解析

1. 家庭网络安全现状

曾经,只有公司和组织需要担心黑客入侵其计算机网络,像“安全控制”“访问策略”“入侵检测”和“审计规则”这类术语,似乎只适用于企业环境,家庭用户无需为此担忧,黑客也基本会忽略家庭用户和小型办公室。

但如今情况发生了巨大变化。家庭计算机连接到互联网时已不再安全,黑客对家庭计算机的兴趣与日俱增。以下是家庭计算机面临风险的原因:
- 家庭计算机自身的变化
- 始终联网 :这是家庭计算机易被入侵的首要原因。若只是拨号上网收取邮件后很快断开,外界攻击者的攻击时间有限。但使用宽带技术(如电缆连接或DSL)时,计算机24小时联网,且长时间使用同一IP地址。一旦黑客发现计算机上有有趣文件,就可能吸引更多黑客前来。
- 强大的操作系统 :Windows新版本不断增加功能和强大的网络连接能力,这虽方便了用户工作和交流,但也为黑客利用计算机提供了更多可能。
- 防护不足 :企业开始重视安装防火墙和网络安全,这使得黑客将目标转向防护较弱的家庭计算机。就像街道上只有你家晚上不锁后门,你家就更容易面临风险。
- 黑客群体的变化
- 数量带来的威胁 :有人认为大量家庭计算机联网会让自己更安全,实则不然。互联网让更多人能匿名进行黑客活动,黑客网站提供的教程使更多人具备了黑客技能。
- 自动化工具的使用
- Bots(机器人)

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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