13、网络安全与Azure防火墙配置全解析

网络安全与Azure防火墙配置全解析

1. 网络安全组(NSG)规则设置与有效规则

1.1 NSG规则创建

可以通过导航到“出站安全规则”面板来创建出站安全规则。创建NSG规则后,可以导航到“子网”或“网络接口”面板关联NSG。

1.2 NSG有效规则

当在子网和NIC级别都使用NSG时,规则将在两个级别进行评估。要允许流量通过,子网和NIC级别都必须创建允许规则。若任何一级没有允许规则,流量将被丢弃。将NSG分配给子网时,规则将应用于该子网中的所有NIC,但可以覆盖此继承关系,为NIC分配专用规则。

流量评估顺序如下:
- 入站流量 :先根据子网级别的规则进行评估,若有允许规则,则将数据包发送到NIC,再评估NIC级别的规则,只有当NIC级别也有允许规则时,数据包才会被允许通过,否则丢弃。
- 出站流量 :先根据NIC规则进行评估,若有允许规则,再在子网级别进行评估。

允许在子网和NIC级别应用规则可减少管理开销,子网级别的规则可通过在NIC级别应用另一组规则来覆盖。

2. Azure防火墙概述

2.1 Azure防火墙简介

Azure防火墙是Microsoft Azure提供的防火墙即服务,是一种基于云的托管安全解决方案,可保护部署在Azure虚拟网络中的工作负载。它具有内置的高可用性和可扩展性,可跨虚拟网络和订阅创建、实施和管理网络策略。

与网络安全组(NSG)的主要区别在于,NSG在OSI模型的第3层和第4层运行,而Azur

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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!
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