17、思科安全访问控制服务器配置与管理全解析

思科安全访问控制服务器配置与管理全解析

1. 创建网络访问配置文件

在配置网络访问配置文件(NAP)时,可使用内置的NAC模板。以下是创建NAP的步骤:
1. 步骤5(可选) :在描述字段中填写任何想添加到配置文件的注释。
2. 步骤6 :最后,勾选“Active”框,然后点击“Submit”。此时会出现一个摘要屏幕,显示为新配置文件创建的对象。

重复这些步骤,使用内置的NAC模板创建其他NAP。完成后,应为网络中计划使用的每个NAC方法创建一个NAP。创建完成后,务必点击页面底部的“Apply and Restart”按钮重启ACS进程,使更改生效。

2. 姿态验证概述

姿态验证是网络访问控制的重要环节。姿态令牌用于表示姿态验证过程的结果。姿态验证可通过用户定义的策略在ACS内部执行,也可通过第三方应用程序(如防病毒或审计服务器)在ACS外部执行。当对终端主机的姿态进行评估时,结果通过应用姿态令牌(APT)返回。

有六个预定义且不可配置的姿态令牌,分别为:
| 姿态令牌 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Healthy | 端点符合当前策略,通常授予无限制访问权限。 |
| Checkup | 端点在策略范围内,但没有最新的安全软件,建议进行更新。可用于主动将主机修复到健康状态。 |
| Transition | 端点正在进行姿态检查,在全面姿态验证结果出来之前给予临时访问权限。适用于主机启动时,所有服务可能未运行或审计结果尚未可用的情况。 |
| Quaranti

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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