19、基于虚拟机的自主 Web 服务器:AWSA 系统解析

基于虚拟机的自主 Web 服务器:AWSA 系统解析

1. 引言

在当今数字化时代,互联网贸易蓬勃发展,企业纷纷借助互联网技术进行信息传播、与潜在客户互动并开展电子商务业务。然而,网络安全问题也随之而来,网络钓鱼、身份欺诈和网站仿冒等恶意攻击层出不穷,严重影响了在线业务的可信度。

为了建立客户信任,企业不仅需要宣称其基础设施安全可靠,还需要具备相应的工具让客户自行验证。对于大型企业而言,他们有足够的预算聘请专业的 Web 服务器管理员来维护服务器安全;但对于中小企业来说,高昂的安全系统投资无疑是沉重的负担。

为了解决这一问题,本文提出了一种基于虚拟机的自主 Web 服务器管理员(Autonomous Web Server Administrator,AWSA)系统。该系统结合了虚拟机(VM)、入侵检测系统(IDS)和校验和(Checksum)等计算概念,能够自动检测入侵并在无需人工干预的情况下重建受损的数据或文件系统。

2. 虚拟机技术
2.1 虚拟机环境

虚拟机(VM)是对真实机器的高效隔离复制。它通过虚拟机监视器(VMM)创建一个虚拟环境,允许在一台物理机器上运行多个操作系统。VMM 模拟了主机的指令集架构(ISA),将虚拟资源(如寄存器和内存)映射到真实硬件资源上,并使用主机的指令来执行 VMM 指定的操作。

在虚拟机环境中,底层的操作系统称为主机操作系统,而运行在 VMM 上的操作系统称为客户操作系统。主机操作系统和客户操作系统可以是相同或不同的类型,例如,Windows 可以作为主机操作系统,而 Linux 可以作为客户操作系统。

常见的 VMM 应用包括 IBM

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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