27、网络分析与入侵策略配置指南

网络分析与入侵策略配置指南

1. 最佳实践与部署模式

在进行威胁防御部署时,有一些最佳实践需要根据特定的部署模式和流量处理策略来应用:
- 防止网络攻击 :若要通过阻止入侵尝试来防止网络攻击,需将威胁防御部署为“线路中的凸起”(BITW)模式。此模式需要一个内联接口对,要包含内联接口对的入站和出站接口,然后将该接口对分配给一个内联集。
- 仅用于检测 :若目标是仅用于检测目的部署威胁防御(即不想实时阻止入侵尝试),可考虑采用内联抽头模式而非被动模式。这样能在紧急情况下更快切换到内联模式,且无需更改布线。
- 被动模式部署 :若选择在被动模式下部署威胁防御,要确保在访问控制策略的高级设置部分启用“自适应配置文件”选项。该选项可使威胁防御根据服务、客户端应用程序和主机流量的元数据动态调整入侵规则。
- 选择防火墙模式 :当威胁防御提示选择防火墙模式(重新映像后初始化期间),建议选择路由模式。尽管透明模式也能阻止入侵尝试,但使用内联模式可实现相同目标,且配置开销更小。还可使用威胁防御 CLI 在路由模式和透明模式之间切换。

2. 配置网络分析策略

以下是从头开始创建新网络分析策略的步骤:
1. 导航到“策略”>“访问控制”>“入侵”,然后选择“网络分析策略”选项卡。
2. 点击“创建策略”按钮,会出现“创建网络分析策略”配置窗口。
3. 选择“预防”作为检查模式。
4. 选择“平衡安全与连接性”作为基础策略。
5. 点击“保存”。策

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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