37、网络安全与容错:PIX防火墙的应对策略

网络安全与容错:PIX防火墙的应对策略

1. 入侵检测与Shun命令

在网络安全防护中,当收到大量攻击Syslog消息,或者用户抱怨来自外部一个或多个IP地址的流量异常时,就需要采取措施应对可能的攻击。传统的做法是创建或修改访问列表来阻止这些IP地址的流量,但这种方式在攻击结束后需要手动删除相应规则,操作繁琐且容易出错。

shun 命令则提供了一种快速简便的临时解决方案。它可以对遭受攻击的接口应用阻塞功能,将包含攻击主机源IP地址的数据包丢弃并记录日志,直到手动移除该阻塞功能。即使与指定主机地址的连接当前处于活动状态, shun 命令的阻塞功能依然会生效。

shun 命令的使用方式较为灵活,它可以只指定单个源IP地址,也可以同时指定目的IP地址,并且需要同时指定源端口和目的端口(用0表示所有端口)。此外,还可以指定要阻塞的协议(TCP或UDP),若未指定协议,则PIX防火墙会阻塞指定的TCP和UDP端口上的流量。

以下是使用 shun 命令的示例:

PIX(config)# shun 1.1.1.1
Shun 1.1.1.1 successful
PIX(config)# shun 2.2.2.2 3.3.3.3 23 0
Shun 2.2.2.2 successful
PIX(config)# show shun
Shun 1.1.1.1 0.0.0.0 0 0
Shun 2.2.2.2 3.3.3.3 23 0
PIX(config)# no sh
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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