第五天安全笔记(持续更新)

第五天防御笔记

NAT种类:

  1. 静态NAT
  2. 动态NAT
  3. Napt

特点:

一对多----easy ip

多对多的napt

服务器的映射关系:

1.源NAT----基于IP地址进行转换,包括静态NAT,动态NAT,以及NAPT

2.目标NAT---基于目标IP地址进行转换,以前的端口映射

3.双向NAT---同时转换源IP地址和目标IP地址。

Easy ip:

注意:源NAT是在安全策略之后执行转换。

多对多的NAPT

配置路由黑洞就是会使公网地址池中的地址中的地址都生成一条指向其自身的空接口,这里主要是为了应对公网地址和出接口地址不在同一个网段下的情况,因为这种情况下,如果公网用户访问地址池中的公网地址,将可能造成环路,所以需要空接口防环;如果公网地址池池址和出接口在同一个网段,也可以勾选该选项,这种情况下虽然不会出环,但是有了这个黑洞路由,可以减少ARP报文出现。

注意:这上面的技术都是针对NAPT技术。

五元组NAT由什么组成?

  1. 源IP
  2. 源端口
  3. 目标IP
  4. 目标端口
  5. 协议

通过这五个参数来标定一次NAT,转换如果任何一个参数发生变化,都需要更换端口来进行转换

三元组NAT由什么组成?

  1. 仅识别源IP
  2. 源端口
  3. 协议

通过这三个参数来区分一次NAT的链接。

端口预分配的定义:可以设定端口转换使用的端口范围

源IP地址数量限制---可以设定一个公网IP地址转换的源IP地址数量,比如设置为1,公网IP地会话表老化之前,只针对一个源IP地址进行转换。

保留IP地址---可以将不需要使用的公网IP地址放置在保留地址中则在进行转换的时候不会使用该地址转换。

动态NAT

三元组NAT

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/797937.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

网络故障处理及分析工具:Wireshark和Tcpdump集成

Wireshark 是一款免费的开源数据包嗅探器和网络协议分析器,已成为网络故障排除、分析和安全(双向)中不可或缺的工具。 本文深入探讨了充分利用 Wireshark 的功能、用途和实用技巧。 无论您是开发人员、安全专家,还是只是对网络操…

【Linux杂货铺】3.程序地址空间

1.程序地址空间的引入 fork(&#xff09;函数在调用的时候子如果是子进程则返回0&#xff0c;如果是父进程则返回子进程的pid&#xff0c;在代码中我们分别在子进程和父进程读取全局变量g_val的时候居然出现了俩个不同的值。如下&#xff1a; #include<stdio.h> #includ…

t-SNE降维可视化并生成excel文件使用其他画图软件美化

t-sne t-SNE&#xff08;t-分布随机邻域嵌入&#xff0c;t-distributed Stochastic Neighbor Embedding&#xff09;是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 于 2008 年提出的一种非线性降维技术。它特别适合用于高维数据的可视化。t-SNE 的主要目标是将高维数据映射…

FastGPT+OneAI接入网络模型

文章目录 FastGPT连接OneAI接入网络模型1.准备工作2.开始部署2.1下载 docker-compose.yml2.2修改docker-compose.yml里的参数 3.打开FastGPT添加模型3.1打开OneAPI3.2接入网络模型3.3重启服务 FastGPT连接OneAI接入网络模型 1.准备工作 本文档参考FastGPT的官方文档 主机ip接…

QTabWidget、QListWidget、QStackedWidget

The QTabWidget class provides a stack of tabbed widgets. More... The QListWidget class provides an item-based list widget. More... QStringList strlist;strlist<<"系统"<<"外观"<<"截图"<<"贴图"…

宝塔5.9 老版本 登录不进去 密码忘记 验证码不显示笔记

reboot似乎是能重置验证码不显示的唯一方式了 改密码的话在 python tools.py panel 123 我把一段注释了 记录一下 以防以后bug

Matlab-Simulink模型保存为图片的方法

有好多种办法将模型保存为图片&#xff0c;这里直接说经常用的 而且贴到Word文档中清晰、操作简单。 simulink自带有截图功能&#xff0c;这两种方法都可以保存模型图片。选择后直接就复制到截切板上了。直接去文档中粘贴就完事了。 这两个格式效果不太一样&#xff0c;第一种清…

Kafka基础入门篇(深度好文)

Kafka简介 Kafka 是一个高吞吐量的分布式的基于发布/订阅模式的消息队列&#xff08;Message Queue&#xff09;&#xff0c;主要应用与大数据实时处理领域。 1. 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力。 2. 高吞吐率。&#xff08;Kafka 的吞吐量是MySQL 吞吐量的30…

Java的高级特性

类的继承 继承是从已有的类中派生出新的类&#xff0c;新的类能拥有已有类的属性和行为&#xff0c;并且可以拓展新的属性和行为 public class 子类 extends 父类{子类类体 } 优点 代码的复用 提高编码效率 易于维护 使类与类产生关联&#xff0c;是多态的前提 缺点 类缺乏独…

【HTML入门】第十二课 - iframe框架

在早期没有出现Vue和React之前呢&#xff0c;做管理系统&#xff0c;iframe是非常普遍的技术。比如管理系统左侧有非常多的菜单&#xff0c;然后点击菜单后&#xff0c;右边就要展现不同的页面。 又或者呢&#xff0c;我们看一些网站&#xff0c;他们侧边展示着五彩绚烂的广告&…

C++:哈希表

哈希表概念 哈希表可以简单理解为&#xff1a;把数据转化为数组的下标&#xff0c;然后用数组的下标对应的值来表示这个数据。如果我们想要搜索这个数据&#xff0c;直接计算出这个数据的下标&#xff0c;然后就可以直接访问数组对应的位置&#xff0c;所以可以用O(1)的复杂度…

Dataset for Stable Diffusion

1.Dataset for Stable Diffusion 笔记来源&#xff1a; 1.Flickr8k数据集处理 2.处理Flickr8k数据集 3.Github&#xff1a;pytorch-stable-diffusion 4.Flickr 8k Dataset 5.dataset_flickr8k.json 6.About Train, Validation and Test Sets in Machine Learning Tarang Shah …

提升机器视觉与机器学习软件安全性的实践策略

在近几年科技爆发中&#xff0c;机器学习&#xff08;ML&#xff09;和机器视觉&#xff08;MV&#xff09;的结合正在改变各行各业。机器学习通过数据驱动的算法让计算机能够自我学习&#xff0c;而机器视觉赋予计算机识别和理解图像的能力。这种结合使得计算机可以高效地执行…

fastadmin后台无法删除文件,如何解决?

&#x1f3c6;本文收录于《CSDN问答解答》专栏&#xff0c;主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案&#xff0c;希望能够助你一臂之力&#xff0c;帮你早日登顶实现财富自由&#x1f680;&#xff1b;同时&#xff0c;欢迎大家关注&&收藏&…

牛客小白月赛98 (个人题解)(补全)

前言&#xff1a; 昨天晚上自己一个人打的小白月赛&#xff08;因为准备数学期末已经写烦了&#xff09;&#xff0c;题目难度感觉越来越简单了&#xff08;不在像以前一样根本写不了一点&#xff0c;现在看题解已经能看懂一点了&#xff09;&#xff0c;能感受到自己在不断进步…

智算网络谜题,与“解密者”新华三

根据高盛研究公司&#xff08;GSR&#xff09;数据报告显示&#xff0c;AIGC将推动全球国民生产总值&#xff08;GDP&#xff09;增长7%&#xff0c;带来近7万亿美元的GDP增长&#xff0c;并在未来使生产力提高1.5%。面对如此巨大的价值涌现&#xff0c;每个行业、每家企业都希…

JAVASE进阶day07(泛型,集合,Set,TreeSet,枚举,数据结构)

泛型 1.泛型的基本使用 限制集合存储的数据类型 package com.lu.day07.generics;/*** 定义了一个泛型类* E 泛型通配字母(不固定代替真实数据类型A-Z都可以)* 常见的泛型通配字母:* E:element 元素* T:type 类型* R:return 返回值类型* K:key 键* …

CV09_深度学习模块之间的缝合教学(4)--调参

深度学习就像炼丹。炉子就是模型&#xff0c;火候就是那些参数&#xff0c;材料就是数据集。 1.1 参数有哪些 调参调参&#xff0c;参数到底是哪些参数&#xff1f; 1.网络相关的参数&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;神经网络网络层 &#xff08;2&#xff09;隐藏层…

SvANet:微小医学目标分割网络,增强早期疾病检测

SvANet&#xff1a;微小医学目标分割网络&#xff0c;增强早期疾病检测 提出背景前人工作医学对象分割微小医学对象分割注意力机制 SvANet 结构图SvANet 解法拆解解法逻辑链 论文&#xff1a;SvANet: A Scale-variant Attention-based Network for Small Medical Object Segmen…

PHP7.4安装使用rabbitMQ教程(windows)

&#xff08;1&#xff09;&#xff0c;安装rabbitMQ客户端erlang语言 一&#xff0c;erlang语言安装 下载地址1—— 下载地址2——https://www.erlang.org/patches/otp-27.0 二&#xff0c;rabbitMQ客户端安装 https://www.rabbitmq.com/docs/install-windows &#xff08…