5、网络安全设备的模式、安全级别与地址转换解析

网络安全设备的模式、安全级别与地址转换解析

1. 路由模式的工作原理与特性

路由模式下,设备可视为具备高级安全特性的三层路由器,各网络接口对应唯一子网,需分配不重叠的 IP 地址。许可证按上下文分配,而非每个桥接组单独购买,例如 20 个上下文许可证可支持 160 个桥接组。

在路由模式中,支持的路由协议因模式而异:
| 模式 | 支持的路由协议 |
| ---- | ---- |
| 单上下文模式 | OSPF、RIP(3.x 代码版本),4.x 版本支持 EIGRP |
| 多上下文模式 | 仅支持静态和 BGP 存根路由 |

使用路由协议时需谨慎,要确保协议经过身份验证。若从其他域交换路由信息,最好在不可信接口上设置独立的路由实例,并在两者间重新分发特定信息,以降低恶意注入路由信息导致拒绝服务的风险。

路由模式有诸多优点:
- 支持多接口,可在三层连接多个网络并应用安全策略。
- 配置为支持动态路由时,能在子网设备间动态交换路由更新,链路或设备故障时可快速实现网络收敛。
- 内部网络使用动态路由协议便于管理,能快速响应拓扑变化,减少对生成树作为故障转移机制的依赖。

然而,路由模式也存在一些缺点:
- 多上下文和单路由模式下路由协议选择有限。
- 配置复杂,易出现配置错误。
- 组播支持有限,仅支持八个出站接口。

例如,内部客户端通过外部接口的 PAT 连接外部主机时,具体流程如下:
1. 客户端发送 ARP 请求获取网关 MAC 地址。
2. 设备将客户端 MAC/IP 对添加到本地 ARP 表并

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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