网络地址转换NAT

一直有个疑问,若我在局域网内,我的IP包可以路由到广域网里的目标主机,但是广域网里的主机的一个IP包是怎么路由回来的呢?

在这里找到了答案,原来有这么个技术在里头。

来自百度百科:http://baike.baidu.com/view/16102.htm


网络地址转换(NAT,Network Address Translation)属接入广域网(WAN)技术,是一种将私有(保留)地址转化为合法IP地址的转换技术,它被广泛应用于各种类型Internet接入方式和各种类型的网络中。原因很简单,NAT不仅完美地解决了lP地址不足的问题,而且还能够有效地避免来自网络外部的攻击,隐藏并保护网络内部的计算机。


NAT概述

  NAT(Network Address Translation,网络地址转换)是将IP 数据包头中的IP 地址转换为另一个IP 地址的过程。在实际应用中,NAT 主要用于实现私有网络访问公共网络的功能。这种通过使用少量的公有IP 地址代表较多的私有IP 地址的方式,将有助于减缓可用IP 地址空间的枯竭。
  说明:
  私有 IP 地址是指内部网络或主机的IP 地址,公有IP 地址是指在因特网上全球唯一的IP 地址。
  RFC 1918 为私有网络预留出了三个IP 地址块,如下:
  A 类:10.0.0.0~10.255.255.255
  B 类:172.16.0.0~172.31.255.255
  C 类:192.168.0.0~192.168.255.255
  上述三个范围内的地址不会在因特网上被分配,因此可以不必向ISP 或注册中心申请而在公司或企业内部自由使用。

NAT工作流程

  ①如右图这个 client 的 gateway 设定为 NAT 主机,所以当要连上 Internet 的时候,该封包就会被送到 NAT 主机,这个时候的封包 Header 之 source IP 为 192.168.1.100 ;
Nat-流程1

  Nat-流程1

  ②而透过这个 NAT 主机,它会将 client 的对外联机封包的 source IP ( 192.168.1.100 ) 伪装成 ppp0 ( 假设为拨接情况 )这个接口所具有的公共 IP ,因为是公共 IP 了,所以这个封包就可以连上 Internet 了!同时 NAT 主机并且会记忆这个联机的封包是由哪一个 ( 192.168.1.100 ) client 端传送来的;
  
Nat流程2

  Nat流程2

  ③由 Internet 传送回来的封包,当然由 NAT 主机来接收了,这个时候, NAT 主机会去查询原本记录的路由信息,并将目标 IP 由 ppp0 上面的公共 IP 改回原来的 192.168.1.100 ;
  ④最后则由 NAT 主机将该封包传送给原先发送封包的 Client 。

NAT架设需求

  由前面 NAT( Network Address Translation ) 的介绍,我们知道他可以作为频宽分享的主机,当然也可以管理一群在NAT 主机后面的 Client 计算机。所以 NAT 的功能至少有这两项:
  ①频宽分享:这是 NAT 主机的最大功能。
  ②安全防护:NAT 之内的 PC 联机到 Internet 上面时,他所显示的 IP 是 NAT 主机的公共 IP,所以 Client 端的 PC 当然就具有一定程度的安全了!外界在进行 portscan 的时候,就侦测不到源Client 端的 PC 。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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