IPS环境搭建

最新推荐文章于 2025-05-24 15:58:27 发布
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分类专栏： 网络协议栈 网络设备 5G 物联网 网络工具开发 文章标签： 网络 服务器 运维
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35029061/article/details/125112950
版权
本文档介绍了如何搭建IPS环境，包括设备冗余备份以防止单点故障，详细阐述了网络配置、主机命名、接口与监听组设置、Snort与Nessus等工具的使用，以及防攻击策略的实施，旨在提升网络安全性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

.项目概述项目背景

目前，公司信息内网入侵防御系统部署在信息内网主链路上，设备存在单点故障，无法保障关键网络节点检测和限制从内外网络发起网络攻击行为过部署两台i ps入侵防御设备，实现主备链路上设备冗余备份，实现访问控制功能，内容过滤，病毒防范，网络攻击等其他因素对内，外网络造成威胁、提高安全处置工作的效率和质量，保障公司各业务正常稳定的运行。

监听组，e1和e2两个口放在同一个组流量才能共享，直通互联。

接口放到组中，组放到引擎中，引擎匹配特征库。

 

 通过SecureCRT登录并做初始化

service host 进入主机配置模式

network-settings 进入网络配置模式

host-ip 192.168.1.1/24，192.168.1.254 配置IPS管理地址/掩码，默认网关

host-name

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基于 Playwright MCP 的 AI 自动化测试实战「喂饭教程」
blues_C的博客
04-24 791
传统的自动化测试，高度依赖开发者手动编写和维护脚本，不仅耗时巨大，且脚本脆弱性高，一旦页面结构或元素发生细微变化便可能失效。随着 MCP（Model Context Protocol）协议的出现，大语言模型（LLM）与自动化工具的协同得以实现。现在，我们能够通过自然语言向工具下达指令，让其自动完成复杂的浏览器操作。
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参
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在AI模型训练过程中，超参数调优一直是耗时且需要专业知识的环节。MCP模型上下文协议旨在解决这一痛点，通过建立模型训练过程中的上下文感知机制，实现智能化的自动参数调整。本文范围涵盖MCP协议的理论基础、实现细节、数学原理以及实际应用案例。文章首先介绍MCP的基本概念和背景，然后深入解析其核心算法和数学原理。接着提供一个完整的Python实现案例，讨论实际应用场景，最后展望未来发展趋势。附录部分包含常见问题解答和扩展阅读资源。MCP模型。
AI自动生成小红书爆款内全攻略：零代码实现图文/视频自动化发布
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小白也能用AI开发「小红书自动归档多维表格」采集神器，躺平整理笔记真香
seeyouintokyo的博客
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附神级提示词
【AI News | 20250418】每日AI进展
Jungle胡的博客
04-18 710
Blender-MCP 降低了 3D 建模门槛，适用于游戏开发、概念艺术、教育培训和建筑可视化等领域，其简易的安装和使用流程受到了社区的广泛欢迎，未来计划整合更多 AI 模型并优化性能。微软开源了 MAI-DS-R1，该模型基于 DeepSeek-R1 进行了改进，显著提升了在敏感话题上的响应能力，达到了 99.3%，是原版的两倍多。评估结果显示，MAI-DS-R1 在敏感话题响应方面超越了原版及其他衍生模型，并在安全性方面表现良好，同时保持了原有的优秀推理能力，并增强了处理不当请求时的谨慎性。
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内容概要：本文介绍了如何利用开源工具零代码搭建MCP Server，实现AI自动化操作。MCP作为一种“万能插头”，使大语言模型无需编写代码就能调用各种工具，如数据库查询、文件操作等，具有零代码、模块化、即插即用的...
人工智能MCP（模型上下文协议）在AI时代的应用与技术解析：从概念到实践的全面探讨
04-11
②学习 MCP 在智能办公（如智能文档处理、会议安排）和开发编程（如代码自动补全、错误检测）中的具体应用场景；③探讨 MCP 在数据安全、性能优化和生态建设方面的技术挑战及应对措施。 阅读建议：本文内容详实，...
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
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阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 1428
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
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在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
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在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
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超级维特根斯坦
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基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法设计与实现（在RAVDESS数据集上的应用）
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2025/5/18
yesyesyes_yes的博客
05-18 2531
学不进去，顺便写篇流水账。
橙点同学智能网联车安全员高级答案
03-29
智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识，包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析： ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会（SAE International）定义了六个级别的自动驾驶等级，从L0到L5[^1]。其中，L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器，如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X（Vehicle-to-Everything）技术进行数据交换，在此过程中需防范潜在的网络攻击风险，例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定，考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码：模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是，“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称，并不提供官方认证的标准答案集；建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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