网络安全的重要性

最新推荐文章于 2025-04-28 11:29:15 发布
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文章标签： 安全 服务器 区块链 网络
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你永远想不到网络安全对于公司的重要性，首先网络安全相当于人体的各类器官，是一个重要组成部分，而且是必不可少的，如果网络安全出现问题就相当于“千里之堤毁于蚁穴”，那我们平时面临的网络安全问题都有哪些呢？

一是人为被动攻击

通过访问不正规网站招致病毒木马泛滥，广告弹窗频现cpu运行过大。

通过电子邮件、微信、qq、手机短信或者网站以及各类社交软件的虚假信息来欺骗用户，比如钓鱼式攻击。

二是人为的主动攻击

网络上的大多数攻击就是通过主动攻击。比如：员工离职带走公司资料、公司数据丢失。以及传输公司内部的私密资料，当然这些也都是违法的，

三是来自公司内部的攻击

一些公司硬件设施老化，不舍得花钱买新设备，老化运行慢，电脑卡顿，硬件一旦出现问题就有可能导致数据丢失。

云数据库升级跟不上，一些企业网络硬盘空间不足从而让正常的网络用户无法获得服务器的响应。

四是漏洞式攻击

在这个世界上没有任何十全十美的东西，网络当然也不例外，而且网络攻击都是不可见在无形之中的，攻击方可通过系统或者企业网络的漏洞，进入用户的系统，可以瞬间完成各类攻击，最常见的就是ddos攻击和cc攻击

而这所有的攻击方式中，不管出现哪一种，都会给企业带来损失。

那作为企业我们应该如何保证网络安全呢

在之前的文章也给大家讲过，感兴趣的朋友可以去翻翻之前的，在这里小蚁君再给大家简单的讲解一下，

  • 实施防火墙策略
  • 限制系统物理访问
  • 进行相关的审计和监控
  • 禁止使用不必要的服务
  • 完善管理制度
  • 对电脑进行垃圾清理和进行入侵检测，
  • 接入一个合适的安全防御系统
xiaoyiandun
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rknn3588如何查看npu使用情况
重剑无锋博客
08-11 4222
这个示例将使用时间作为X轴，内存使用量作为Y轴，并绘制两条折线，分别代表Resident Set Size (RSS)和Virtual Size (VSZ)。你可以使用pidstat命令来监视特定进程的内存使用情况，并将数据输出到文件中。在Linux中，你可以使用一些工具和命令来绘制某一进程的实时内存折线图。这将生成一个名为memory_graph.png的图像文件，显示进程的实时内存使用情况的折线图。请注意，这只是一个示例，你可以根据你的需求进行调整和修改，以适应你特定进程的内存数据和绘图要求。
1.6 rk3588 查看CPU,GPU相关的命令
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查看NPU使用率，需要root权限。# 查看NPU可用的频率,然后设置频率。# 查看NPU当前工作频率。
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04-28 1375
以上参数综合体现了RK3588在机器人控制领域的高性能、低延迟与强扩展性优势，覆盖从智能仓储到复杂工业场景的全方位需求15。以上案例综合了RK3588、RK3568等芯片在不同场景下的性能优势，覆盖从高端动态避障到低成本固定路线的全谱系需求。深圳信迈提供RK3588机器人控制器解决方案。
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RK3588查看gpu和npu占用的方法
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10-16 2514
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多线程异步提高RK3588的NPU占用率，进而提高yolov5s帧率
m0_62740527的博客
04-30 2万+
作者手头上有一块香橙派5，其搭载有一颗三核心6TOPS算力的NPU, 由于发布时间不长，社区的资料还是比较匮乏, 所以在这里写一下关于如何提高NPU使用率的教程文章和代码使用yolov5s进行讲解, 其他模型如resnet之类的同理,稍作修改就可以使用。由于已经有很多人,如等做了如何通过修改模型提高视频推理帧率的教程, 这里我就主要讲另外一种性能的方法——多线程异步。
使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率-python源码+项目使用说明.zip
05-10
使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率_python源码+项目使用说明.zip 【项目资源说明】 使用多线程异步操作rknn模型, 提高rk3588/rk3588s的NPU使用率, 进而提高推理帧数(rk3568之类修改后应该也能使用, 但是作者本人并没有rk3568开发板......) 此分支使用模型yolov5s_relu_tk2_RK3588_i8.rknn, 将yolov5s模型的激活函数silu修改为为relu,在损失一点精度的情况下获得较大性能提升,详情见于rknn_model_zoo 部署应用 修改main.py下的modelPath为你自己的模型所在路径 修改main.py下的cap为你想要运行的视频/摄像头 修改main.py下的TPEs为你想要的线程数, 具体可参考下表 修改func.py为你自己需要的推理函数, 具体可查看myFunc函数 多线程模型帧率测试 使用performance.sh进行CPU/NPU定频尽量减少误差 测试模型为yolov5s_relu_tk2_RK3588_i8.rknn 【备注】更多详细介绍请看说明和代码！
rk3588实时查看NPU使用情况命令、​Linux中使用nvidia-smi命令实时查看GPU使用情况​
lqq
12-23 1167
0.01 表示每隔0.01秒刷新一次GPU使用情况;0.01 表示每隔0.01秒刷新一次NPU使用情况;其次还有Linux中使用。
ROCKCHIP ~ 查看NPU/GPU/CPU 频率/使用率
南柯好萌的博客
06-28 7305
【代码】ROCKCHIP ~ 查看NPU/GPU/CPU 频率/使用率。
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m0_60827485的博客
06-21 1100
1、使用系统信息获得npu使用情况。
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搭建RK3588 RKNN开发环境，并通过Python和C例子运行在板端的例子，体验了NPU运行AI模型的全过程。
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02-16
### RK3588平台NPU调用方法 #### 创建和初始化NPU环境 为了在RK3588平台上成功调用NPU进行神经网络推理或加速，首先需要确保设备已正确配置并加载了相应的驱动程序。Rockchip的官方固件通常已经预装了RKNPU驱动[^3]。 一旦确认硬件准备就绪，可以通过以下方式创建和初始化NPU环境： ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化模型路径和其他参数 const char* model_path = "./model.rknn"; int ret; rknn_context ctx; ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize rknn context\n"); } ``` 这段代码展示了如何使用`rknn_api.h`库来初始化一个RKNN上下文对象，这一步骤对于后续的操作至关重要[^2]。 #### 加载和编译模型 接下来，在实际运行之前还需要加载预先训练好的神经网络模型文件（通常是`.rknn`格式）。此过程涉及读取模型二进制数据，并将其传递给RKNN API以便内部处理和优化。 ```cpp // 假设模型已经被转换成 .rknn 文件格式 char *model_data; // 模型的数据指针 size_t model_size; // 模型大小 FILE *fp = fopen(model_path, "rb+"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); model_size = ftell(fp); rewind(fp); model_data = (char *)malloc(sizeof(char)*model_size); fread(model_data, sizeof(unsigned char), model_size, fp); fclose(fp); // 将模型数据传入RKNN API ret = rknn_load_rknn(ctx, &model_data, &model_size); free(model_data); if(ret != 0){ printf("Load Model Failed!\n"); } else{ printf("Model Loaded Successfully.\n"); } ``` 这里说明了从磁盘读取模型文件的具体操作流程，并通过API函数将这些信息提交给了底层框架去解析和设置好用于推断所需的资源[^1]。 #### 执行前向传播计算 当一切准备工作完成后就可以开始真正的预测工作——即让NPU执行一次完整的前向传播运算。这个阶段主要是构建输入张量、启动异步任务以及收集输出结果。 ```cpp float input_tensor[INPUT_SIZE]; // 输入特征图数组 float output_tensors[MAX_OUTPUTS][OUTPUT_SIZE]; // 输出特征图数组 struct rknn_input inputs[] = {{input_tensor}}; struct rknn_output outputs[MAX_OUTPUTS]; for(int i=0;i<NUM_ITERATIONS;++i){ memset(inputs, 0 ,sizeof(struct rknn_input)); memcpy(input_tensor, inputData[i], INPUT_SIZE*sizeof(float)); // 启动推理任务 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret!=0){ printf("Inference failed at iteration %d", i); break; } // 获取输出结果 for(size_t j=0;j<num_outputs;++j){ struct rknn_output& out = outputs[j]; size_t bufSize = OUTPUT_SIZE * sizeof(float); void* buffer = malloc(bufSize); ret = rknn_get_output(ctx, j, &out.datatype, &buffer, &bufSize, false); if(!ret && buffer){ memcpy(output_tensors[j], buffer, bufSize); free(buffer); } } } printf("All iterations completed successfully."); ``` 上述片段体现了典型的基于RKNN SDK的应用场景：先准备好待测样本作为输入；接着触发内核中的计算逻辑；最后获取到经过变换后的响应值供下一步分析所用[^4]。
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