25、SSH应用案例分析:保障网络安全与数据传输

SSH应用案例分析:保障网络安全与数据传输

案例一:SSH服务器配置与客户端通信

在这个案例中,涉及到两个VShell SSH服务器的配置,一个用于远程访问(主VShell SSH服务器,IP为11.17.6.12),另一个仅用于SFTP子系统(文件服务器上的辅助VShell SSH服务器,IP为172.16.1.100)。

主VShell SSH服务器配置
  • 访问控制 :在VShell的访问控制部分,确保所有人都能连接到SSH服务器,但仅用于端口转发,如图10.6所示。
  • 加密选项 :在VShell的常规部分的加密子部分,确保选中3DES,以满足之前列出的加密要求。
  • 端口转发过滤 :在VShell的端口转发部分,确保仅允许向指定的电子邮件、Web和文件服务器进行端口转发。此设置为可选,但可增加额外的安全级别,端口转发过滤器如图10.7所示。
文件服务器上的VShell SSH服务器配置
  • 访问控制 :在VShell的访问控制部分,确保所有人都能连接到SSH服务器,但仅用于SFTP,如图10.8所示。
  • SFTP选项 :文件服务器的根文件目录名为Common,位于标记为X的500GB独立硬盘上,这将作为SFTP根目录的分区。使用VShell SFTP将所有远程访问客户端限制在该目录及其子目录和/或文件中,如图10.9所示。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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