14、软件定义网络的主动状态防火墙

软件定义网络的主动状态防火墙

1. 引言

软件定义网络(SDN)是一种新兴的网络架构范式,它具有可编程和灵活的特点。SDN主要基于两个来自软件工程的理念:
- 分离关注点 :将数据平面和控制平面解耦。数据平面成为简单的转发层,控制层在逻辑上集中为一个或多个控制器。网络应用运行在控制层之上,可集成到控制器中或解耦到应用平面。这种平面之间的抽象使得高级语言能够配置网络应用、控制器和数据平面设备,无需担心硬件和软件细节的约束,同时控制器能对SDN网络的任何部分有全局视野,有助于强化网络和安全策略,提高服务质量(QoS)。
- 接口标准化抽象 :对数据平面设备、控制器和网络应用之间的不同接口进行标准化,定义了一些协议用于SDN各平面之间的通信。例如,数据平面和控制平面之间的“南向接口”,如OpenFlow(OF)协议,它为控制器提供了高级抽象,使其能够通过添加OpenFlow规则来重新编程数据平面设备,并通过设置计数器收集流量信息。

SDN的这些特性使网络更加灵活、易于重新编程且复杂度降低,网络服务能有效、动态地部署,操作和交易也更易于管理且不易出错。然而,SDN环境下的安全问题具有两面性:一方面,SDN便于开发高效、灵活和可控的安全解决方案;另一方面,它也引入了一些以前不存在的新威胁,这些漏洞可能存在于任何SDN组件中,且严重程度和可能性各不相同。

本文介绍了一种SDN主动状态防火墙及其集中管理接口,该解决方案由编排器(Orchestrator)和防火墙应用(Firewall Application)两个组件组成。编排器负责管理网络元素和管理员之间的安全策略,其主要目标是提供网络的全局视图,

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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