虚拟机 桥接,NAT,Host Only的区别

13、无人机网络安全攻击检测:入侵检测系统综述 本文综述了无人机网络(FANETs)中的网络安全攻击与入侵检测系统(IDS)研究进展。文章介绍了无人机网络的架构设计、路由协议分类及移动模型,重点分析了DoS、DDoS、病毒蠕虫和零日攻击等常见安全威胁,并系统梳理了网络型、主机型、签名型、异常型、混合型等多种IDS的技术原理与应用。通过对比不同攻击类型及其检测机制,提出了综合使用多类IDS、更新签名库、优化路由、加强加密和建立应急响应等安全防护建议。同时展望了人工智能、量子安全和融合安全架构等未来发展趋势,旨在为提升无人机网络的安全性提供全面的技术参考。 阅读详情
一、Brigde——桥接 :默认使用VMnet0fish批注:只要在虚拟机中将IP设对,即使宿主机的IP是错的,也可以通信。但是如此物理网卡被禁用了,则不能通信。链路:Linux虚拟机->物理网卡WINDOWS->物理网卡
桥接可以使用静态IP和动态IP,使用动态IP时,返回与物理网卡同一网段的地址(由物理网卡的网关来分配)。

1、原理:

Bridge 桥"就是一个主机,这个机器拥有两块网卡,分别处于两个局域网中,同时在"桥"上,运行着程序,让局域网A中的所有数据包原封不动的流入B,反之亦然。这样,局域网A和B就无缝的在链路层连接起来了,在桥接时,VMWare网卡和物理网卡应该处于同一IP网段 当然要保证两个局域网没有冲突的IP.

VMWare 的桥也是同样的道理,只不过,本来作为硬件的一块网卡,现在由VMWare软件虚拟了!当采用桥接时,VMWare会虚拟一块网卡和真正的物理网卡就行桥接,这样,发到物理网卡的所有数据包就到了VMWare虚拟机,而由VMWare发出的数据包也会通过桥从物理网卡的那端发出。

所以,如果物理网卡可以上网,那么桥接的软网卡也没有问题了,这就是桥接上网的原理了。   

2、联网方式:

这一种联网方式最简单,在局域网内,你的主机是怎么联网的,你在虚拟机里就怎么连网。把虚拟机看成局域网内的另一台电脑就行了!

提示:主机网卡处在一个可以访问Internet的局域网中,虚拟机才能通过Bridge访问Internet。


二、NAT——网络地址转换 :默认使用VMnet8
fish批注:虚拟机和宿主机可以相互ping,其他主机无法ping虚拟机。链路:Linux虚拟机->VMNet8->物理网卡WINDOWS->物理网卡
NAT可以使用静态IP和动态IP,使用动态IP时,返回与VMWare中VMNet8同一网段的地址(在VMWare的Edit菜单的Virtual Network Editor设)
1、原理:

NAT 是 Network address translate的简称。NAT技术应用在internet网关和路由器上,比如192.168.0.123这个地址要访问internet,它的数据包就要通过一个网关或者路由器,而网关或者路由器拥有一个能访问internet的ip地址,这样的网关和路由器就要在收发数据包时,对数据包的IP协议层数据进行更改(即 NAT),以使私有网段的主机能够顺利访问internet。此技术解决了IP地址稀缺的问题。同样的私有IP可以网关NAT 上网。

VMWare的NAT上网也是同样的道理,它在主机和虚拟机之间用软件伪造出一块网卡,这块网卡和虚拟机的ip处于一个地址段。同时,在这块网卡和主机的网络接口之间进行NAT。虚拟机发出的每一块数据包都会经过虚拟网卡,然后NAT,然后由主机的接口发出。

虚拟网卡和虚拟机处于一个地址段,虚拟机和主机不同一个地址段,主机相当于虚拟机的网关,所以虚拟机能ping到主机的IP,但是主机ping不到虚拟机的IP。
    
2、联网方式:

方法1、动态IP地址。

主机是静态IP或动态IP,都无所谓,将虚拟机设置成使用DHCP方式上网,Windows下选择“自动获取IP“,linux下开启DHCP服务即可。(这种方法最简单,不用过多的设置,但要在VMware中进行“编辑→虚拟网络设置”,将NAT和DHCP都开启了。一般NAT默认开启,DHCP默认关闭)
  
方法2、静态IP地址。

如果不想使用DHCP,也可以手动设置: 
IP设置与vmnet8同网段,网关设置成vmnet8的网关(在“虚拟网络设置”里的Net选项卡里能找到Gateway)通常是xxx.xxx.xxx.2。
子网掩码设置与VMnet8相同(设置好IP地址后,子网掩码自动生成)
DNS设置与主机相同。

例如:主机IP是10.70.54.31(见Virtual Network Editor配置),设置虚拟机IP为10.70.54.22。Netmask,Gateway,DNS都与主机相同即可实现 虚拟机 ---主机 虚拟机<---->互联网 通信。

提示:使用NAT技术,主机能上网,虚拟机就可以访问Internet,但是主机不能访问虚拟机。


三、Host-Only——私有网络共享主机:默认使用VMnet1

1、原理:

提供的是主机和虚拟机之间的网络互访。只想让虚拟机和主机之间有数据交换,而不想让虚拟机访问Internet,就要采用这个设置了。

Host-only的条件下,VMWare在真正的Windows系统中,建立一块软网卡。这块网卡可以在网络连接中看到,一般是VMNET1,这块网卡的作用就是使Windows看到虚拟机的IP。


2、联网方法:

方法1、动态IP地址。
像上面那样开启DHCP后,虚拟机直接自动获取IP地址和DNS。就可以和主机相连了。当然,还要进行一些局域网共享的操作,这里不再赘述。

方法2、静态IP地址。

也可以手动设置,将虚拟机IP设置与VMnet1同网段,网关设置成VMnet1的IP,其余设置与VMnet1相同,DNS设置与主机相同。

例如:VMnet1 IP:172.16.249.1 Gateway :172.16.249.2
  
那么虚拟机 IP:172.16.249.100 Gateway: 172.16.249.2
  
这样、 虚拟机<--->主机 可以通信 
但是、 虚拟机<--->互联网 无法通信

提示:Host-only技术只用于主机和虚拟机互访,于访问internet无关。
Ansys Lumerical双层扭曲液晶偏振光栅仿真:宽角度衍射效率优化 Ansys Lumerical双层扭曲液晶偏振光栅仿真研究 摘要 本文采用Ansys Lumerical软件平台,对双层扭曲液晶偏振光栅的宽角度衍射特性进行系统仿真研究。针对6μm周期的液晶光栅结构,以1050nm、1064nm和1550nm三个近红外波段为研究对象,在±40°入射角范围内优化平均衍射效率。研究基于液晶材料的双折射特性(Δn=0.135),通过构建两层扭曲方向相反的液晶层结构,扫描0-90°单层扭曲角度和不同厚度参数,利用RCWA求解器进行严格耦合波分析~~~~~~~ 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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