33、CS-MARS:NAC 解决方案监控与报告生成全指南

CS-MARS:NAC 解决方案监控与报告生成全指南

1. 自适应安全设备和 PIX 安全设备配置

ASA 和 PIX 安全设备从 7.2 版本开始支持针对远程访问 VPN 客户端的 NAC - L3 - IP NAC,能提供连接客户端的用户名、IP 地址、主机操作系统以及连接时长等信息,有助于分析针对或来自 VPN 用户的攻击路径。为使 CS - MARS 接收并理解 ASA 或 PIX 设备发送的事件,需完成以下两项任务:
- 定义 ASA/PIX 设备为 CS - MARS 内的报告设备。
- 配置 ASA/PIX 设备将事件转发到 CS - MARS。

1.1 定义 ASA/PIX 设备为 CS - MARS 内的报告设备

在将 ASA 或 PIX 设备导入 CS - MARS 作为报告设备之前,需要进行引导操作,具体步骤如下:
1. 启用对该设备的 SSH 或 Telnet 访问,供 CS - MARS 的 IP 地址使用。
2. 定义一个 SNMP 只读社区字符串。

使用以下命令引导设备:

crypto key generate rsa modulus modulus - size
ssh CS - MARS - IP 255.255.255.255 interface
snmp - server host interface CS - MARS - IP poll community community - string
  • 第一条命令生成用于加密 SSH 会话的 RS
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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