分析一条Cisco路由器的安全命令

本文介绍了路由器上使用的autosecure命令的功能及配置总结。该命令能够方便地关闭不安全的服务并启用安全服务,包括全局和服务接口级别的调整。此外还提供了安全日志配置、访问控制、转发平面保护等功能。
前两天在路由器试用了一个命令:auto secure,这个命令用起来比较方便,而且可以关闭一些不安全的服务和启用一些安全的服务。然后对这个命令做了一个总结。

  前两天在路由器试用了一个命令:auto secure,这个命令用起来比较方便,而且可以关闭一些不安全的服务和启用一些安全的服务。然后对这个命令做了一个总结。(注:好像ios版本为:12.3(1)以上才支持使用)

  总结如下:

  1、关闭一些全局的不安全服务如下:

  Finger

  PAD

  Small Servers

  Bootp

  HTTP service

  Identification Service

  CDP

  NTP

  Source Routing

  2、开启一些全局的安全服务如下:

  Password-encryption service

  Tuning of scheduler interval/allocation

  TCP synwait-time

  TCP-keepalives-in and tcp-kepalives-out

  SPD configuration

  No ip unreachables for null 0

  3、关闭接口的一些不安全服务如下:

  ICMP

  Proxy-Arp

  Directed Broadcast

  Disables MOP service

  Disables icmp unreachables

  Disables icmp mask reply messages.

  4、提供日志安全如下:

  Enables sequence numbers & timestamp

  Provides a console log

  Sets log buffered size

  Provides an interactive dialogue to configure the logging server ip address.

  5、保护访问路由器如下:

  Checks for a banner and provides facility to add text to automatically configure:

  Login and password

  Transport input & output

  Exec-timeout

  Local AAA

  SSH timeout and ssh authentication-retries to minimum number

  Enable only SSH and SCP for access and file transfer to/from the router

  6、保护转发Forwarding Plane

  Enables Cisco Express Forwarding (CEF) or distributed CEF on the router, when available

  Anti-spoofing

  Blocks all IANA reserved IP address blocks

  Blocks private address blocks if customer desires

  Installs a default route to NULL 0, if a default route is not being used

  Configures TCP intercept for connection-timeout, if TCP intercept feature is available and the user is interested

  Starts interactive configuration for CBAC on interfaces facing the Internet, when using a Cisco IOS Firewall image,

  Enables NetFlow on software forwarding platforms 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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