63、深入理解与配置Linux防火墙

深入理解与配置Linux防火墙

1. Linux服务访问控制与防火墙概述

在管理Linux服务器时,需要对服务器提供的服务实施访问控制,防火墙规则是实现这一目标的有效方式。早期Linux版本使用TCP Wrappers来允许或拒绝对Linux服务的访问,它通过 /etc/hosts.allow /etc/hosts.deny 文件指定特定外部系统名称和/或IP地址可访问和被阻止的服务。不过,现在TCP Wrappers已逐渐被弃用,但像vsftpd等部分功能仍会以其他方式遵循这些配置文件。

计算机防火墙类似于建筑物中的防火墙,可阻止恶意或不需要的数据进出计算机系统或网络。例如,它能阻止对Linux服务器端口的恶意扫描,还可改变网络数据包的流向并以各种方式重定向数据包。在Linux中, iptables 是内核级的防火墙功能,常用于允许或阻止外部系统访问本地系统上运行的服务。它允许用户创建规则,应用于尝试进入(INPUT)、离开(OUTPUT)或穿过系统(FORWARD)的每个数据包。 iptables 除了基本的数据包进出控制,还具备以下功能:
- 阻止系统发出的数据包,防止系统进程访问远程主机、地址范围或选定服务。
- 将数据包从系统的一个网络接口转发到另一个,使计算机充当两个网络之间的路由器。
- 将目标端口的数据包重定向到本地系统的另一个端口或远程系统,以便其他位置处理数据包请求。
- 修改数据包头部信息(称为mangling),以重定向数据包或标记其进行更多处理。
- 允许私有网络中的多台计算机(如家庭网络中的计算机、电

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值