DHCP VLAN 路由设置

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原创 最新推荐文章于 2026-04-21 09:13:38 发布 6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
VLAN之间的通讯及DHCP介绍 单臂路由和三层交换机都可以实现VLAN之间的通信，单臂路由通过路由器重新封装MAC地址，转换为VID三层交换机：一次路由，多次转发三层交换机ip地址配置在虚拟接口上，单臂路由是将一个物理接口分为多个子接口使用动态主机配置协议 DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议） 是 RFC 1541（已被 RFC 2131 取代）定义的标准协议，该协议允许服务器向客户端动态分配 IP 地址和配置信息。 阅读详情
多VLAN环境中DHCP服务的实现

　在对网络进行升级改造时，必须考虑到各个方面，而如何在多VLAN环境中实现DHCP服务就是其中之一。

　　原理

　　使用DHCP方式获取IP地址需要利用广播数据包，按正常情况，DHCP服务只能在同一广播域内实现。而VLAN的建立就是为了隔离广播包，为什么在三层交换机上可以实现DHCP的跨网段呢?这需要我们将DHCP请求的广播数据包转化为单播请求，才会通过三层路由把请求转发到DHCP服务器所在的VLAN，进而实现DHCP的跨VLAN服务。

　　实现方法

　　为了实现跨VLAN的DHCP服务，需要从两方面入手，一方面要在交换机上指明DHCP服务器的IP地址，另一方面要在DHCP服务器上创建新的作用域。

　　下面以Cisco的Catlyst 4506为例介绍具体的操作步骤：

　　1.在交换机上配置DHCP服务器：

　　ip dhcp-server 192.168.0.69

　　2.在交换机中为每个VLAN设置同样的DHCP服务器的IP地址：

　　interface Vlan11
　　ip address 192.168.1.254 255.255.255.0
　　ip helper-address 192.168.0.69 DHCP Server IP
　　interface Vlan12
　　ip address 192.168.2.254 255.255.255.0
　　ip helper-address 192.168.0.69 DHCP Server IP

　　3.在DHCP服务器上设置网络地址分别为192.168.1.0、192.168.2.0的作用域，并将这些作用域的“路由器”选项设置为对应VLAN的接口IP地址。


用网络设备构筑“铜墙铁壁”

笔者在路由器和交换机上进行ACL（访问控制列表）配置来防范病毒和黑客攻击，效果非常好。经过配置后，在很多主机没打相应补丁的情况下，各网络设备有效地阻止了震荡波的攻击。

　　由于病毒（特别是系统漏洞病毒）都是利用相应端口进行传播与攻击的，所以我们可以考虑通过在路由器或交换机上设置相应的ACL进行防范。

　　我们以Cisco产品为例进行说明，具体ACL配置如下：

　　access-list 101 permit tcp any any established

　　这个命令是建立一个ACL，它只容许已经建立的连接从外向里传输数据，而对于事先没有建立的连接将被拒绝进行数据传输。最后再把ACL绑定到相应的端口就可以达到预防病毒的目的了。

　　现在让我们来看看如何利用这一技术迎战震荡波。公司很多计算机没有打补丁，这样外部感染了震荡波的主机会通过445、5554和9996这3个端口向内部主机传播病毒。由于我们设置了ACL，所以当外部的病毒主动向内部445、5554、9996端口传输时，这些数据会被路由器过滤掉，实现真正的防患于未然。而这样的设置对内网中的用户使用网络没有任何影响。

　　提示

　　1.由于established语句只支持TCP协议，所以如果公司要传输DNS等信息，还要设置相应的ACL语句把UDP的传输打开，格式为access-list 101 permit udp any any。

　　2.这样设置之后用户会抱怨FTP使用不了，因为FTP密码验证和数据传输使用的不是同一个端口，密码验证用21端口，而数据传输用20端口，所以我们也要加上相应的ACL，格式为access-list 101 permit tcp any any eq ftp-data或access-list 101 permit tcp any any eq 20。


借助路由器防范恶意攻击nt漏洞

除了ADSL拨号上网外，小区宽带上网也是很普遍的上网方式。如果你采用的是小区宽带上网，是否觉得路由器仅仅就是个上网工具呢?其实不然，利用好你的路由器，还能够防范黑客的攻击呢。下面就让我们来实战一番。

　　目的：限制外部电脑连接本小区的192.168.0.1这台主机的23(telnet)、80(www)、3128等Port。

　　前提：Router接内部网络的接口是Ethernet0/1，每一个命令之后按Enter执行，以Cisco路由为准。

　　步骤1 在开始菜单中选择运行，在弹出的对话框中输入“cmd”并回车，出现窗口后，在提示符下连接路由器，指令格式为“telnet 路由器IP地址”。当屏幕上要求输入telnet password时多数路由器显示的是“Login”字样，输入密码并确认无误后，再输入指令enable，屏幕上显示要求输入enable password时输入密码。

　　提示：这两个密码一般由路由器生产厂商或者经销商提供，可以打电话查询。

　　步骤2 输入指令Router# configure termihal即可进入路由器的配置模式，只有在该模式下才能对路由器进行设置。

　　步骤3 进入配置模式后，输入指令Router(config)#access -list 101 deny tcp any host 192.168.0.1 eq telnet，该指令的作用是设定访问列表access list，该命令表示拒绝连接到IP地址为192.168.0.1的主机的属于端口Port 23(telnet)的任何请求。

　　步骤4 输入Router config#aecess -list 101 deny tcp any host 192.168.0.1 eq www 指令以拒绝来自任何地方对IP地址为192.168.0.1的主机的属于端口80(www)的请求。

　　步骤5 最后需要拒绝的是来自任何地方对IP地址为192.168.0.1的主机属于端口3128的访问，这需要输入指令Routerconfig#access list 101 deny tcp any host 192.168.0.1 eq 3128来完成。

　　步骤6 到此，已经设置好我们预期的访问列表了，但是，为了让其他的所有IP能够顺利访问，我们还需要输入Routerconfig#aceess -list 101 permit ip any any来允许其他访问请求。

　　但是，为了让路由器能够执行我们所做的访问列表，我们还需要把这个列表加入到接口检查程序，具体操作如下。

　　输入指令Routerconfig#interface eO/1进入接口interface ethernet 0/1，然后键入指令Routerconfig-if#ip access-group 101 out 将访问列表实行于此接口上。这样一来，任何要离开接口的TCP封包，均须经过此访问列表规则的检查，即来自任何地方对IP地址为192.168.0.1的主机，端口(port)属于telnet(23)，www(80)，3128的访问一律拒绝通过。最后，输入指令write将设定写入启动配置，就大功告成了。

　　这样一来，你的主机就安全多了，虽然只是禁止了几个常用端口，但是能把不少搞恶作剧的人拒之门外。另外，如果看见有什么端口可能会遭到攻击或者有漏洞了，你也可以通过上面的方法来将漏洞堵住。  

Windows2000 Server/Advance Server NAT共享上网路由设置

Windows 2000 Server / Advance Server 作为微软网络产品的核心，具有强大的网络管理服务功能，我们可以直接利用它们内置的路由服务功能实现局域网的共享上网，而不是使用所搭载的ICS（共享上网功能）。
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****在ADSL虚拟拨号环境下，对于使用模拟56K拨号的PPPoE程序，由于PPPoE始终不是标准拨号，路由服务无法确认拨号端口和设备故我们没有调试成功，对于使用模拟局域网网卡的Enternet系列下可以轻松实现，专线方式ADSL与此类似。
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首先以Administrator管理员身份进入服务器，打开路由设置，如下图所示 http://www.acnow.net/ Yg

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进入“路由和远程访问”控制台以后，我们选择“配置并启用路由和远程访问”，
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然后进入配置向导界面，单击下一步，在公共设置中我们应为是要让服务器作为共享上网服务器，所以我们选择“Internet 连接服务器”
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然后向导将让我们决定使用简单的ICS（Internet连接共享），还是功能更强大的NAT路由服务器。(ICS我们已经在本栏目介绍了).我们选择设置成为路由器 
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接着服务器将让我们设定所使用的连接互联网的接口，使用Enternet系列拨号的就选择 Efficient Networks P.P.P.o.E Adapter 即可，使用专线方式的那么选择连接ADSL邦定ISP提供的IP设置的网卡即可。当然如果你使用56K拨号等，则选择 "创建一个新的请求拨号Internet连接"，按照新向导完成设置即可，PPPoE模拟56K拨号的存在问题还不能实现。 
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然后向导将提示我们DNS地址解析设置，为了正确访问Internet网址，我们选择使用Internet上的 DNS 就可以了
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最后安装向导将提示你，路由服务将为局域网地址范围内用户提供NAT路由服务，一般向导能正确自动检测出来局域网地址范围，点击下一步即可完成设置。
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完成设置以后我们可以在控制台看到"网络地址转换(NAT)"，里面定义了内部连接和外部连接的接口，查看属性可以确认是否选择了正确的接口。
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服务器设置完成以后，需要对局域网内客户机进行设置。设置方法也很简单，把网关和DNS都设置指向Windows 2000 Server/Advance Server即可
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客户端我们测试了 HTTP,POP3,SMTP,FTP,MSN,ICQ,QQ2000,CouterStrike,Diablo II等多种网络应用均顺利实现共享上网，在访问某些国内网站的时候也出现了HTTP不能打开的问题，通过降低MTU数值得到解决。  http://www.acnow.net/ M2lju8Tv
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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