18、树莓派的替代项目探索

树莓派在网络安全中的应用探索

树莓派的替代项目探索

在网络安全领域,我们常常面临各种威胁,如网络入侵、不良内容访问等问题。树莓派作为一款低成本、小巧灵活的设备,为我们提供了一些有趣且实用的解决方案。下面将详细介绍树莓派在入侵检测与预防、内容过滤以及远程访问等方面的应用。

入侵检测与预防

在网络世界中,我们随时可能成为网络攻击的受害者。为了有效抵御威胁,最佳策略是采用多层次的安全防护方案,覆盖网络的各个节点。即使其中一个防护环节被绕过,其他工具仍能识别并阻止攻击者。常见的防护手段包括防火墙和 IDS/IPS 等检测技术。

树莓派可以配置成低成本的 IDS/IPS,用于保护部分网络。不过,由于其处理能力和存储容量有限,仅适用于基础的检测和预防,更适合实验室使用和培训。

在部署 IDS/IPS 时,首先要确定部署方式。常见的应用场景是将其部署在路由器与其他设备之间,或系统与网络之间。也可以将其用作入侵检测系统,通过网络分接头查看流量副本,但不具备强制执行能力。

例如,我们可以使用 Snort 作为内联 IPS,部署在笔记本电脑和外部网络之间,充当中间人。这种设置需要两个以太网端口,可使用 USB 转以太网适配器来提供第二个端口。

部署树莓派进行中间人攻击与部署 IPS 的中间人模式类似,需要将两个接口的 IP 地址设置为 0.0.0.0,并使用桥接工具将两个接口连接起来。

探索 Snort

Snort 是目前最流行的开源 IDS/IPS,由思科赞助。不过,在树莓派上使用 Snort 时需要注意,即使是低速率的 Snort 传感器,树莓派的资源也可能无法满足其需求。建议在运行 Snort 之前对其进程进行优化,以获

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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