6.1. Concepts of Source NAT

最新推荐文章于 2025-03-14 22:57:29 发布
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分类专栏： 转《Guide To IP Layer Network Administration With Linux Version 0.4.4》 文章标签： interface function

6.1. Concepts of Source NAT

 

6.1.1. Differences Between SNAT and Masquerading

Though SNAT and masquerading perform the same fundamental function, mapping one address space into another one, the details differ slighly. Most noticeably, masquerading chooses the source IP address for the outbound packet from the IP bound to the interface through which the packet will exit.

6.1.2. Double SNAT/Masquerading

Vulnhub靶场案例渗透[9]- HackableIII
qq_45776114的博客
11-13 1716
多次敲门之后发现，靶机端口一直不开放,最后登录靶机之后，发现靶机的knockd服务挂了，需要修改。探测端口开放和对应开放端口服务识别，一般使用nmap进行，因为nmap指纹识别比较准确，并且指纹库也比较全。lxd提权，就是利用lxd创建一个容器，然后把宿主机的磁盘挂载到容器内部，然后用容器的权限去操作宿主机磁盘内容从而提权。一般从网上下载的文件，可以使用检验下载文件的检验码，防止下载的文件被篡改或者部分缺失,对应文件的校验码官方网址会提供。修复完这些问题之后，重新进行敲门，发现靶机22端口开放了。
源NAT，目的NAT和PAT以及端口映射的区别？
a1809032425的博客
03-15 3614
源NAT，目的NAT和PAT以及端口映射的区别？ 参考链接：https://blog.51cto.com/hzcto/2418606 一、NAT： 1、动态NAT（地址复用）：指将内部私有IP转换为公网IP地址时，IP的对应关系是不确定的。也就是说只要指定哪些内部地址可以进行NAT转换，以及哪些可以的合法的IP地址可以作为外部地址，就可以进行动态转换了。也可以使用多个合法地址集。 2、静态NAT：一对一，将内部网络的私有IP地址转换为公有合法IP地址。IP地址的对应关系是一对一的，而且是不变的.
linux添加源地址ping,实战经验：Linux Source NAT在Ping场景下的应用
weixin_30467861的博客
05-04 1321
原标题：实战经验：Linux Source NAT在Ping场景下的应用有时候，有这样的一种需求：需要修改IP数据包中的源地址，比如，从某一个主机发送Ping包到另一个主机，需要修改源地址为另一个源(通常，发出Ping请求的主机有多个网卡地址)。为了解决这一需求，Linux下的netfilter组件中有个Source NAT的功能，可以修改IP数据包中的源地址。此功能实际上是通过iptables在...
Juniper SRX 240 Source Nat & Destination Nat
weixin_34318956的博客
12-28 974
源NAT 和 目的 NAT 的区别： Source Nat 业务场景：内网地址访问外部地址、资源时使用；源地址是转换前的内网地址，目标地址是转换后的公网地址。 方向【源/内网地址 ------转换为-------目的/公网地址】； Destination Nat 业务场景：从公网访问内部特定IP或特定IP的特定端口时使用；源地址是转换前的公网地址，目的地址是转换后的内网IP或IP:port....
源NAT原理与配置
aaheguosong的博客
06-01 1331
略 (IP地址、路由、安全区域的配置以及其他网络设备的IP地址、路由的配置)
防火墙的源NAT技术详解-武汉科云
weixin_69109701的博客
10-09 1635
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------上面两个技术了解即可。（谁来找我要，我就给谁分配池里子未使用的公网地址，并且在分配之后，会将该公网地址标注为use状态）
虚拟路由器中的Source NAT与Static NAT
一起coding，一起嗨。
12-21 546
在虚拟路由器中，网络地址转换（NAT）是一种用于重写IP数据包源或目标地址的技术，以实现私有网络与公共互联网之间的通信。其中，Source NAT（源NAT）和Static NAT（静态NAT）是两种常见的NAT类型。
Networked Graphics: Building Networked Games and Virtual Environments (Anthony Steed / Manuel Fradin...
weixin_34402408的博客
03-16 5524
PART I GROUNDWORK CHAPTER 1 Introduction CHAPTER 2 One on One (101) CHAPTER 3 Overview of the Internet CHAPTER 4 More Than Two PART II FOUNDATIONS CHAPTER 5 Issues in Networking Graphics CHAPTE...
还不会K8S吗？先从kubeadm开始吧
学而时习之
05-24 4972
文章目录1. 准备工作1.1 机器准备1.2 系统配置1.2.1 主机名及域名解析1.2.2 免密登录1.2.3 配置yum源1.2.4 安装必要依赖包1.2.5 关闭防火墙、SELinux、Swap分区1.2.6 配置内核参数2. 安装Docker2.1 安装2.2 配置镜像加速3. 使用kubeadm部署k8s集群3.1 安装kubeadm、kubelet、kubectl3.2 配置kubeadm3.3 使用kubeadm 配置master 节点3.3.1 安装 kubernetes 主节点3.3.2
基于Kubeadm部署Kubernetes1.13.3 HA 高可用集群
nsydgs的博客
08-05 1万+
k8s部署
双向NAT=源NAT+NAT Server，有这么6？
09-18 1960
首先，我们需要定义哪些接口是内部接口，哪些是外部接口。
eNSP-介绍三种源NAT转换方式
2302_76629181的博客
03-14 1718
在eNSP防火墙上演示配置三种源nat地址转换方法
网络地址转换（NAT）技术
qq_51776588的博客
02-14 9654
网络地址转换原理 NAT技术的基本原理 NAT技术通过对IP报文头中的源地址或目的地址进行转换，可以使大量的私网IP地址通过共享少量的公网IP地址来访问公网。 NAT是将IP报文报头中的IP地址转换为另一个IP地址的过程，一般的NAT转换设备都维护着一张地址转换表，所有经过NAT转换设备（处于内部网络和外部网络的连接处，常见的设备有：路由器、防火墙等）并且需要进行地址转换的报文，都会通过这个表做相应的修改。地址转换的机制分为如下两个部分： 1、内部网络主机的IP地址和端口转换为NAT转换设备外部网络地址和
NAT及跨网络命名空间的网络地址转换
成长的足迹
05-01 1205
NAT (Network Address Translation)即网络地址转换，最初的目的是在路由器上，修改IP报文头中的源地址（source address）或目标地址（destination address），以转发报文。通过NAT，实现了私有子网中与公共网络的连接，也间接延续了IPv4的生命，推迟了IPv6的到来。 1. NAT可以分为如下几类 1) Source NAT (SNAT)...
了解源NAT
xw19979790869的博客
11-15 234
源NAT是指对报文中的源地址进行转换。通过源NAT技术将私网IP地址转换成公网IP地址，使私网用户可以利用公网地址访问Internet。
NAT配置之源NAT详解
Mario_Ti的博客
12-25 4485
本文将收录NAT合集专栏，此文主要是讲解NAT技术之源NAT的原理以及种类及配置。
linux带source地址ping,实战经验：Linux Source NAT在Ping场景下的应用
weixin_42297846的博客
05-12 2874
有时候，有这样的一种需求：需要修改IP数据包中的源地址，比如，从某一个主机发送Ping包到另一个主机，需要修改源地址为另一个源(通常，发出Ping请求的主机有多个网卡地址)。为了解决这一需求，Linux下的netfilter组件中有个Source NAT的功能，可以修改IP数据包中的源地址。此功能实际上是通过iptables在POSTROUTING链中添加一条规则，此规则在数据包被最终发送出去之前...
NAT 详解
热门推荐
freeking101的博客
09-13 13万+
NAT技术(一、二、三、四、五) 系列：https://blog.51cto.com/wwwcisco/category1.html CCNA学习笔记之NAT：http://sweetpotato.blog.51cto.com/533893/1392884 网络地址转换NAT原理及应用：http://blog.csdn.net/xiaofei0859/article/details/663...
Automating spectral unmixing of aviris data using convex geometry concepts.
最新发布
04-02
<think>好的，我需要帮助用户找到如何利用凸几何概念自动进行AVIRIS数据光谱解混的方法或教程。首先，我需要理解用户的具体需求。AVIRIS（机载可见光/红外成像光谱仪）数据的光谱解混是一个遥感领域的问题，通常涉及从混合像素中分离出纯物质的光谱特征，即端元，并估计它们的丰度。凸几何技术在这里可能指的是基于凸面体模型的方法，比如顶点成分分析（VCA）或线性混合模型中的凸优化方法。 接下来，我需要回忆相关的方法和文献。凸几何在光谱解混中的应用已有不少研究，例如VCA算法就是基于凸几何理论，通过寻找数据凸包顶点来提取端元。此外，最小体积包围 simplex（MVES）也是一种基于凸优化的方法，用于估计端元的同时满足丰度非负性和和为一的约束。 用户提到使用Automate，可能是指自动化流程工具，比如Microsoft Power Automate，但根据引用内容，用户可能混淆了自动化工具与光谱解混方法。引用中提到的Automate主要用于向Teams推送消息或Dynamics 365的应用内通知，这与遥感数据处理无关。因此，在回答时需要澄清这一点，避免用户误解。 接下来，我应该分步骤解释如何利用凸几何技术进行AVIRIS数据的光谱解混： 1. **数据预处理**：包括辐射校正、大气校正和降噪，确保数据质量。 2. **端元提取**：使用VCA算法从高维数据中找到凸包的顶点作为端元。 3. **丰度估计**：应用凸优化方法，如非负最小二乘法（NNLS），在凸约束下求解丰度系数。 4. **自动化流程**：虽然Automate工具不直接参与解混，但可集成处理脚本，比如用Python编写解混算法，再通过自动化工具调度执行。 需要提供具体的算法名称和步骤，例如VCA、MVES，并建议使用Python库如scikit-learn或专门的遥感工具包（如PySpTools）。此外，引用相关文献或教程链接，帮助用户进一步学习。同时，指出用户提到的Automate引用可能不适用于此技术场景，避免混淆。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，如凸几何在解混中的优势，端元提取算法比较，或处理高维数据时的挑战。确保回答结构清晰，步骤明确，引用正确，并纠正用户可能的误解。</think>### 利用凸几何技术进行AVIRIS数据光谱解混的方法 #### 1. **光谱解混与凸几何的基本原理** 光谱解混的核心是从混合像元中分离出端元（纯物质光谱）并估计其丰度。凸几何方法基于以下假设： - 高光谱数据在特征空间中形成一个凸面体； - 端元对应凸面体的顶点； - 丰度满足非负性（$a_i \geq 0$）与和为一（$\sum a_i = 1$）的约束[^1]。 #### 2. **关键步骤与算法** **(1) 端元提取** - **顶点成分分析（VCA）** 通过投影数据到随机方向，迭代寻找凸面体顶点作为端元。数学形式为： $$ \text{投影方向} \mathbf{v} \propto \mathbf{X}^T \mathbf{w}, \quad \mathbf{w} \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I}) $$ 代码实现可参考Python库`pysptools`中的`VCA`模块[^2]。 - **最小体积包围单形（MVES）** 通过凸优化最小化包围数据的单形体积，公式为： $$ \min_{\mathbf{E},\mathbf{A}} \text{Volume}(\mathbf{E}) \quad \text{s.t.} \quad \mathbf{X} = \mathbf{E}\mathbf{A}, \quad \mathbf{A} \geq 0, \mathbf{1}^T\mathbf{A} = \mathbf{1}^T $$ **(2) 丰度估计** 使用非负最小二乘法（NNLS）求解： $$ \min_{\mathbf{a}} \|\mathbf{x} - \mathbf{E}\mathbf{a}\|^2 \quad \text{s.t.} \quad \mathbf{a} \geq 0, \quad \sum a_i = 1 $$ Python中可通过`scipy.optimize.nnls`实现。 #### 3. **自动化流程实现** - **工具链推荐** - 数据预处理：ENVI或Python的`rasterio`库 - 算法实现：`pysptools`、`scikit-learn`、`cvxpy`（凸优化库） - 自动化脚本：编写Python脚本调用上述库，结合任务调度工具（如Apache Airflow）实现批处理。 - **示例代码片段** ```python from pysptools.eea import vca import numpy as np # 加载AVIRIS数据（假设已预处理为二维矩阵） X = np.load("aviris_data.npy") # 使用VCA提取端元（假设端元数量为5） endmembers = vca.VCA().extract(X, 5) # 丰度估计（使用NNLS） from scipy.optimize import nnls E = endmembers.T # 端元矩阵转置为列向量 a, _ = nnls(E, X[:, 0]) # 对第一个像元求解 a /= a.sum() # 归一化满足和为一约束 ``` #### 4. **教程与文献推荐** - **入门教程** - [Hyperspectral Unmixing using Convex Geometry (IEEE教程)](https://ieeexplore.ieee.org/document/6352401) - [PySptools官方文档](https://pysptools.readthedocs.io/) - **经典论文** - VCA算法原文：*Nascimento, J. M. P., & Bioucas-Dias, J. M. (2005)*[^3] - MVES方法：*Chan, T. H., et al. (2009)*[^4] ---
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