1、Linux入侵检测系统:LIDS与Snort的应用与实践

Linux入侵检测系统:LIDS与Snort的应用与实践

在当今数字化时代,Linux系统的安全性至关重要。入侵检测系统(Intrusion Detection Systems)作为保障系统安全的重要防线,能及时发现是否发生系统入侵,并采取相应措施。本文将重点介绍两种入侵检测系统:Linux入侵检测系统(LIDS)和Snort。

LIDS概述

开源是保障安全的最佳途径,但开源产品的安全漏洞常被邮件列表曝光。管理员可能因休假或疏忽未及时打补丁,而黑客会利用这些已知漏洞发动攻击。一旦攻击成功,黑客可能获取系统的root权限,为所欲为。为防止这种情况,可使用LIDS。

可保护的内容

LIDS主要用于保护文件系统,它集成在Linux内核的VFS(虚拟文件系统)层,几乎支持所有文件系统。为理解LIDS的工作原理,需了解VFS的工作方式和一些专业术语。

VFS的基本对象
  • 文件(Files) :具有读写、存储和读取的特性。在Linux中,文件由 struct file 表示,其方法存储在 struct file_operations 中。
  • 索引节点(Inodes) :代表文件系统中的基本对象,如普通文件、目录、符号链接等。VFS对不同对象区别不大,具体处理由当前文件系统负责。
  • 文件系统(Filesystems) :由一组索引节点组成,其中一个为根节点。每个文件系统由 struct super_bl
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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