2、网络安全技术入门:防火墙与入侵检测系统解析

防火墙与入侵检测系统详解

网络安全技术入门:防火墙与入侵检测系统解析

1. 网络安全现状与挑战

近年来,企业、学校和政府组织报告的计算机与网络安全漏洞成本急剧上升。互联网上获取入侵网络和计算机系统的提示与详细指令变得越发容易,这要求网络安全专业人员仔细分析所采用的技术,以降低这些风险。

安全威胁多种多样,从分布式拒绝服务(DDoS)攻击到病毒、蠕虫、特洛伊木马和信息窃取等。这些威胁可能轻易破坏或损坏关键数据,恢复业务连续性需要进行困难且昂贵的修复工作。

2. 防火墙技术概述

防火墙通常指放置在可信和不可信网络之间的系统或设备。网络安全专业人员深入了解防火墙及其相关技术的工作原理至关重要,这有助于准确有效地配置和管理网络安全。

2.1 网络防火墙

网络防火墙是实现边界安全的关键,其主要任务是根据预配置的策略和规则,决定是否允许试图进入网络的流量。允许或阻止流量的过程包括以下几种技术:
- 简单数据包过滤技术 :通过定义允许通过的流量来控制对特定网络段的访问,通常在开放系统互连(OSI)模型的传输层检查传入流量,如分析TCP或UDP数据包,并根据访问控制列表(ACL)进行判断。检查的元素包括源地址、目的地址、源端口、目的端口和协议。不过,简单数据包过滤防火墙存在一些局限性,如ACL较大且难以管理、易被欺骗允许伪造数据包的未授权访问,以及难以支持在任意协商端口上建立多个连接的应用程序。
- 多方面应用代理 :作为受保护网络中客户端的中间代理,客户端向应用代理发送连接请求,由代理代表内部客户端发送请求。大多数代理防火墙在OSI模型的应用层工作,可缓存信

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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