16、中型网络防火墙设计与QoS优化实践

中型网络防火墙设计与QoS优化实践

1. 防火墙设计概述

乍一看,为该网络设计防火墙似乎很复杂,但实际上构建起来相当简单。主要关注点在于数据库安全,通过在不同地点之间建立隧道,加密为我们提供了所需的大部分保护,确保数据库复制时数据不会被拦截。中间人若想嗅探站点间的数据包,看到的是加密的GRE数据包,没有密钥就无法使用捕获的数据。

对于第三方数据库开发人员,可以通过信任其IP地址(信任通往他们的路由,即沿途的服务提供商),或者让他们通过VPN连接到站点或总部,以加密连接的方式工作。在实际案例中,由于信任中间的服务提供商,允许他们直接从其IP地址进行工作。

2. 防火墙具体配置
2.1 通用配置

首先,需要拒绝所有人访问用于MSSQL的1433/TCP端口,然后允许并对第三方开发人员的可信IP地址进行DNAT,使其能够访问每个地点的数据库。

对于站点A,有特殊配置。可以更改MSSQL运行的端口,或者给开发人员另一个端口,并将该端口DNAT到1433/TCP。在示例中,MSSQL仍运行在1433/TCP,给开发人员9001/TCP端口连接站点A的MSSQL服务器,然后将其DNAT到1433/TCP。

IP模拟电话适配器(ATA)使用H.323协议,该协议不太适合NAT,因为它使用UDP传输语音。标准呼叫信令端口是1720/TCP,并且可以将每个ATA的呼叫信令端口设置为任意端口,也可以设置每个ATA用于RTP(实时协议)的UDP端口,RTP用于通过IP传输语音。若不进行防火墙配置,IP ATA可以拨打电话但听不到对方音频,也无法接收呼叫。因此,需要在Linux路由器中对RTP端口进行DNAT。对于站

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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