62、思科安全入侵检测系统(IDS)传感器与IDSM的安装与配置

思科安全入侵检测系统(IDS)传感器与IDSM的安装与配置

1. 传感器部署考虑因素

在为环境选择合适的传感器后,部署前需评估以下方面:

1.1 传感器放置考虑因素

网络IDS系统通常价格昂贵,因此选择合适的网络部分进行监控至关重要。评估IDS传感器部署时,应考虑以下网络方面:
- 与不可信网络的连接 :需了解从不可信网络(如互联网和外联网)以及远程访问连接(如拨号和VPN客户端连接)进入网络的所有可能入口点。理想情况下,每个入口点都应进行安全防护并监控流量违规情况。也可将内部可信网络作为监控点,特别是在托管关键系统的内部网段上。
- 关键资源 :识别网络中的关键资源(如服务器、大型机、路由器和防火墙)通常决定了传感器的放置位置。在这些资源前放置传感器,可检测、响应并应对针对该资源的入侵活动。
- 性能要求 :必须了解网络中关键连接的带宽要求。例如,若要监控使用100Mbps带宽的链路,IDS传感器必须能够处理该带宽。还应了解网络中使用的不同协议(如TCP、UDP和HTTP),因为每种类型的流量对IDS系统的性能影响不同。若要监控的网段超出单个传感器的能力,可部署多个传感器。
- 规模和复杂性 :通常,网络越大,网络的入口点就越多。这通常意味着需要监控更多的网络点,最终需要购买更多的传感器。

1.2 常见传感器位置

确定并解决部署传感器前必须考虑的问题后,可确定传感器的放置位置。传感器通常放置在网络的入口点,常见位置总结如下:
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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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