让路由器管理更安全(转)

本文介绍了一种提高路由器安全性的方法,通过限制特定IP或网段访问路由器的vty端口,防止未授权远程登录。以Cisco路由器为例,详细讲解了如何配置访问控制列表,确保只有指定的管理主机可以进行远程管理。
路由器作为 网络 层最重要的设备,它的安全性是众多网管所关注的,笔者在这里只是从管理的角度来谈谈如何提高它的安全性。在管理路由器时,我们一般都是利用Telnet命令,通过路由器的vty端口远程进行管理,这本身就存在安全漏洞,任何一个客户端都可以猜测你的密码,或者利用暴力工具进行远端破解。如果我们只允许某个网段或者某个IP地址进行远程管理,其他机器不允许远程登录,这样将大大增强路由器的安全性。下面笔者就以Cisco路由器为例介绍一下其配置方法。
首先在全局模式下创建访问控制列表:

router(config)#access-list 3 permit host 192.168.9.17

只允许192.168.9.17这台机器访问,隐含条件就是禁止其他机器访问。

接下来将这条规则应用到vty端口:

router(config)#line vty 0 4

router(config-line)#access-class 3 in

将规则应用到vty的0~4端口,这里可以自己定义。

经过这样的配置后,路由器就只允许192.168.9.17这台机器来访问了,其他机器没有访问权限。但我们在管理上就不那么灵活了,只能用固定的机器来管理,所以我们应该在管理和安全性方面找到一个平衡点,使路由器既易于管理又保证安全,比如可以允许某个网段进行管理。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/7178747/viewspace-162127/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/7178747/viewspace-162127/

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值