25、数据二极管助力可信网络基础设施安全

数据二极管助力可信网络基础设施安全

1. 数据二极管概述

数据二极管为两个网络间提供了一种强制严格单向通信的物理机制。通常是通过移除双向通信系统一侧的发射组件和另一侧的接收组件来实现,比如在光纤系统中,仅一侧具备发射(TX)能力,另一侧具备接收(RX)能力。数据二极管只能将信息从一个网络(即“低”网络)发送到另一个网络(即“高”网络),且“高”网络的数据分类级别通常高于“低”网络。

1.1 防护能力
  • 保密性 :若单向连接是两个网络间唯一的通信链路,数据二极管能为“高”网络到“低”网络提供强大的保密性,信息只能从“低”到“高”流动,不会有数据回流。
  • 完整性 :能为“低”网络到“高”网络提供强大的完整性保障,“高”网络中的恶意组件无法破坏“低”网络的数据,也不能对其进行基于网络的攻击,从而提高“低”网络的可用性。
1.2 防护不足

数据二极管并不能保护“高”网络免受网络攻击。许多网络攻击无需会话或双向通信,快速传播的蠕虫或恶意软件可能只需一个数据包就能感染机器,自扩展恶意软件或自复制程序甚至会减少数据包所需的字节数。在工业控制系统中,若过程控制网络(PCN)连接到“高”端,数据二极管无法保护其免受“低”网络的攻击,尽管信息可能不会从PCN外泄,但破坏性程序仍会影响其完整性和可用性。

1.3 局限性

数据二极管不能与标准的TCP/IP协议配合使用,它需要不要求确认的专有单向协议。在数据二极管两侧,网关会将单向协议转换为标准的双向协议,以连接到网络的其他部分。不过,一些高

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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