46、思科内容安全与控制安全服务模块配置指南

思科内容安全与控制安全服务模块配置指南

在网络安全日益重要的今天,思科内容安全与控制安全服务模块(CSC SSM)为我们提供了强大的邮件和文件传输安全防护功能。下面将详细介绍该模块的配置方法。

1. 恶意软件类型选择

在配置过程中,需要选择要检测的间谍软件或灰色软件类型,具体选项如下:
- 间谍软件
- 拨号器
- 黑客工具
- 密码破解应用程序
- 广告软件
- 玩笑程序
- 远程访问工具
- 其他

当选择“其他”选项时,CSC SSM 可能会检测到一些商业产品,但其中部分程序可能存在恶意用途或在网络环境中不受欢迎。

2. 邮件相关功能配置

CSC SSM 支持 SMTP 和 POP3 协议的威胁检测与过滤,以下是详细配置步骤。

2.1 SMTP 扫描配置
  • SMTP 入站扫描配置

    1. 在 ASDM 中导航至“Configuration > Trend Micro Content Security > Mail”,在 SMTP 选项卡的“Scanning”部分查看入站 SMTP 消息扫描是否启用。点击“Configure Incoming Scan”超链接,打开 CSC SSM 网络管理控制台。
    2. 登录 Trend Micro InterScan 网络管理控制台,导航至“Mail (SMTP) > Scanning > Incoming”。
【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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