Cisco Next-Generation Security Solutions 免积分下载

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本书由三位思科网络安全专家撰写，全面介绍了思科下一代网络安全技术，包括FirePOWER服务、Firepower威胁防御（FTD）、下一代IPS设备等。涵盖配置、应用案例、故障排除等内容，帮助读者有效应对网络威胁。

图书说明：

网络威胁正在以前所未有的速度发生变化。思科下一代网络安全技术为您提供了预测和应对未来威胁所需的所有可见性和控制，无论它们出现在何处。现在，三位思科网络安全专家介绍了这些产品和解决方案，并为规划，部署和运营这些产品和解决方案提供专家指导。

作者通过FirePOWER服务提供思科ASA的权威报道; 思科火力威胁防御（FTD）; 思科下一代IPS设备; 具有集成高级恶意软件防护（AMP）的思科网络安全设备（WSA）; 思科邮件安全设备（ESA），集成了高级恶意软件防护（AMP）; 思科AMP ThreatGrid恶意软件分析和威胁情报以及
思科Firepower管理中心（FMC）。

您将找到成功所需的一切：易于理解的配置，应用案例研究，实用的分类和故障排除方法等等。

  • 有效地响应不断变化的威胁形势和攻击连续性
  • 使用FirePOWER服务和思科Firepower威胁防御（FTD）解决方案设计思科ASA
  • 设置，配置Cisco ASA FirePOWER服务模块和Cisco Firepower威胁防御并对其进行故障排除
  • 继续安装AMP私有云
  • 部署Cisco AMP for Networks，并配置恶意软件和文件策略
  • 实施AMP for Content Security，并配置文件信誉和文件分析服务
  • 掌握Cisco AMP for Endpoints，包括自定义检测，应用程序控制和策略管理
  • 充分利用AMP ThreatGrid动态恶意软件分析引擎
  • 使用Firepower管理中心（FMC）管理下一代安全设备
  • 规划，实施和配置思科下一代IPS，包括性能和冗余
  • 创建思科下一代IPS自定义报告和分析
  • 快速确定安全问题的根本原因

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Network threats are emerging and changing faster than ever before. Cisco Next-Generation Network Security technologies give you all the visibility and control you need to anticipate and meet tomorrow’s threats, wherever they appear. Now, three Cisco network security experts introduce these products and solutions, and offer expert guidance for planning, deploying, and operating them. The authors present authoritative coverage of Cisco ASA with FirePOWER Services; Cisco Firepower Threat Defense (FTD); Cisco Next-Generation IPS appliances; the Cisco Web Security Appliance (WSA) with integrated Advanced Malware Protection (AMP); Cisco Email Security Appliance (ESA) with integrated Advanced Malware Protection (AMP); Cisco AMP ThreatGrid Malware Analysis and Threat Intelligence, and the Cisco Firepower Management Center (FMC). You’ll find everything you need to succeed: easy-to-follow configurations, application case studies, practical triage and troubleshooting methodologies, and much more. Effectively respond to changing threat landscapes and attack continuums Design Cisco ASA with FirePOWER Services and Cisco Firepower Threat Defense (FTD) solutions Set up, configure, and troubleshoot the Cisco ASA FirePOWER Services module and Cisco Firepower Threat Defense Walk through installing AMP Private Clouds Deploy Cisco AMP for Networks, and configure malware and file policies Implement AMP for Content Security, and configure File Reputation and File Analysis Services Master Cisco AMP for Endpoints, including custom detection, application control, and policy management Make the most of the AMP ThreatGrid dynamic malware analysis engine Manage Next-Generation Security Devices with the Firepower Management Center (FMC) Plan, implement, and configure Cisco Next-Generation IPS—including performance and redundancy Create Cisco Next-Generation IPS custom reports and analyses Quickly identify the root causes of security problems Table of Contents Chapter 1 Fundamentals of Cisco Next-Generation Security Chapter 2 Introduction to and Design of Cisco ASA with FirePOWER Services Chapter 3 Configuring Cisco ASA with FirePOWER Services Chapter 4 Troubleshooting Cisco ASA with FirePOWER Services and Firepower Threat Defense (FTD) Chapter 5 Introduction to and Architecture of Cisco AMP Chapter 6 Cisco AMP for Networks Chapter 7 Cisco AMP for Content Security Chapter 8 Cisco AMP for Endpoints Chapter 9 AMP Threat Grid: Malware Analysis and Threat Intelligence Chapter 10 Introduction to and Deployment of Cisco Next-Generation IPS Chapter 11 Configuring Cisco Next-Generation IPS Chapter 12 Reporting and Troubleshooting with Cisco Next-Generation IPS
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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