9、深入理解网络路由与防火墙配置

深入理解网络路由与防火墙配置

1. 路由与防火墙概述

路由和防火墙看似关联不大,但实际上紧密相连,它们都位于网络边缘,协同完成数据包的路由任务。

路由的主要功能是确保数据包能够准确到达指定目的地。对于连接到网络的每台计算机,在网络 TCP/IP 数据包离开本地主机时,都需要某种路由指令。在大多数简单的网络环境中,数据包只有两个去向选择:一是发送到本地网络中的设备,二是通过路由器(也称为默认网关)发送到远程网络。一个网络中可能存在多个路由器,但默认网关只能有一个。

“本地”网络指的是本地主机所在的逻辑和物理网络。从逻辑上讲,它是主机被分配到本地子网 IP 地址范围的子网;从物理上讲,主机连接到一个或多个与本地网络其他部分相连的交换机。

防火墙的主要职责是保护防火墙主机和内部网络免受各种网络攻击。同时,防火墙还可以通过提供一种机制,将数据包从路由器主机的一个网络接口路由到另一个网络接口,辅助路由器的实现。

2. 工作站上的路由

工作站上的数据包路由通常比较简单。数据包要么发送到本地网段的其他设备,要么发送到其他网络的设备。如果是后者,网络数据包必须通过路由器才能到达正确的网络。由于本地网络通常只连接到一个外部网络,所以一个网段通常只有一个路由器。

确定路由的逻辑如下:
1. 如果目标主机在本地网络中,直接将数据发送到目标主机。
2. 如果目标主机在通过路由表中列出的本地网关可达的远程网络中,将数据发送到明确指定的网关。
3. 如果目标主机在远程网络中,且路由表中没有定义到该主机的路由条目,则将数据发送到默认网关。

下面通过一个实验来查看 Student

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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