11、深入了解Snort:网络入侵检测的利器

深入了解Snort:网络入侵检测的利器

1. 入侵检测系统(IDS)概述

入侵检测系统(IDS)就像是高科技的防盗警报器,用于监控信息网关、敌对活动和已知入侵者。它能够解析和解释网络流量以及主机活动,处理的数据范围广泛,包括网络数据包分析、路由器、防火墙和服务器的日志文件内容、本地系统日志和访问调用、网络流量数据等。

IDS通常会存储已知攻击特征的数据库,将监测到的数据中的活动、流量或行为模式与这些特征进行比较,当发现与特征匹配的情况时,会发出警报或提示,并采取各种自动化操作,如关闭互联网链接、特定服务器,进行回溯追踪等,以识别攻击者并收集其恶意活动的证据。

类比来说,IDS对于网络的作用就如同杀毒软件对于进入系统的文件的作用,它检查网络流量内容以寻找和抵御可能的攻击,就像杀毒软件检查传入文件、电子邮件附件、活跃的网页内容等以寻找病毒特征或可能的恶意行为。

2. IDS的类型

根据所监测的活动、流量、交易或系统的不同,IDS可分为以下几类:
- 网络型入侵检测系统(NIDS) :监测网络链接和骨干网,寻找攻击特征。
- 主机型入侵检测系统(HIDS) :在主机上运行,保护和监测操作系统和文件系统,查找入侵迹象。
- 分布式入侵检测系统(DIDS) :由多个作为远程传感器的IDS组成,并向中央管理站报告。
- 网关型IDS :部署在网络与其他网络之间的网关处,监测网络出入口的流量。
- 应用型IDS

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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