62、深入解析Linux系统:网络、安全与特性全览

深入解析Linux系统:网络、安全与特性全览

1. Linux网络数据包处理机制

1.1 协议处理与路由决策

在Linux系统中,新的协议可以作为内核可加载模块添加到哈希表中。当有IP数据包传入时,会被交付给IP驱动。IP驱动的主要任务是进行路由决策,它会使用持久转发信息库(FIB)和最近路由决策缓存这两个表来完成此任务。
- FIB :包含路由配置信息,可以基于特定目的地址或代表多个目的地的通配符来指定路由。它以目的地址为索引组织成一组哈希表,最具体的路由表总是最先被搜索。
- 路由缓存 :仅按特定目的地缓存路由,不存储通配符,因此查找速度很快。如果一段时间内没有命中,缓存条目就会过期。

1.2 防火墙管理

IP软件在处理数据包的不同阶段,会将数据包传递给专门的防火墙管理代码部分。防火墙管理器维护多个独立的防火墙链,允许将套接字缓冲区(skbuff)与任何链进行匹配。这些链有不同的用途,例如用于转发数据包、输入到本地主机的数据包以及本地主机生成的数据。每个链都是一个有序的规则列表,规则指定了可能的防火墙决策函数之一以及用于匹配的任意数据。

1.3 数据包的拆分与重组

IP驱动还负责处理大数据包的拆分和重组。如果传出数据包太大无法排入设备队列,它会被拆分成较小的片段,然后全部排入驱动队列。在接收主机端,这些片段需要重新组装。IP驱动为每个等待重组的片段维护一个ipfrag对象,为每个正在组装的数据报维护一个ipq。传入的片段会与已知的ipq进行匹配,如果匹配成功则添加到相应的ipq中,否则创建一个新的ipq。当一个

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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