华为网络安全白皮书2014-cn.pdf在我们2013年10月发布的白皮书《构筑公司的网络安全基因——一套综合流程、政策与标准》1 中 ，我们详细 描述了我们全面建立端到端网络安全流程的方法。我们说过，我们借此机会将客户告诉我们的与安全相关的前 100件事情记录下来。实际上，任何人都可能向其技术供应商提出那些问题，了解他们的网络安全方法。本白 皮书是一个清单，详细讲述了前100件事情，聚焦于技术购买商向其技术供应商提出的问题。 其目的是根据别人向华为提出的问题以及我们针对一系列的“标准”和最佳实践所做的评估提出建议，让购买 者可以在招投标时系统性地分析供应商的网络安全能力。 为了撰写这前100个要求，我们参考了很多的资料。 • 首先也是最重要的是，我们认真倾听了客户的心声。他们的问题和关注点是什么？他们的担心是什么？他 们自己的要求，他们的行业或者国家的要求是什么？ • 作为全球ICT行业的领军企业，华为的业务遍及大规模通信基础设施、云计算、企业和消费者解决方案等所 有东西。我们拥有来自150000员工、科学家和工程师的丰富知识——我们利用他们的知识和激情来做好这 件事。 • 最后，我们浏览了1200多份“标准”、文章或者“最佳实践”，以确保一定程度的一致性。 我们认识到，在很多国家，与网络安全相关的法律和行业要求越来越多。政府和规则制定者开始将网络安全义 务和网络安全失败的后续责任转嫁给国家关键基础设施供应商和计算机或信息技术服务供应商，这种现象确实 不再罕见了。越来越多的公司不得不详细阐述其应对网络安全的方法，并详细说明他们对其自身的技术供应商 和服务供应商所做的分析和评估。 服务供应商可以说“我不知道”或者“我原以为他们是优秀的，有能力的”，这样的时代正快速走向终点。技 术购买者不对其所有供应商使用一致的评估问题的时代马上就要终结了。在一个全球相互交织的世界，威胁可 能来自任何地方，而且也确实如此。这前100个要求是一个开始，让你开始评估供应商的网络安全能力，减少 自身的风险。至关重要的是，我们相信，在要求高质量的安全保障方面，购买者的要求越高，购买者越一致， ICT供应商对安全进行投资、提高其安全标准的可能性就越大。 本白皮书大部分篇幅阐述了根据我们的研究，我们认为你在选择技术供应商时应该考虑的100件事情。我们把 它们分成了几个章节，包括：战略、治理与控制，标准和流程，法律法规，人力资源，研究和开发，验证，第 三方供应商管理，制造，安全地交付服务，问题、缺陷和漏洞解决以及审计。 每个章节都详细讲述了许多你应该考虑向你的技术供应商提出的要求。我们也提供了一些额外的理据，说明为 什么这可能很重要的原因。其中一些问题可能会在以下方面对你们自己的组织有所帮助：内部审计人员要看什 么，你自身的治理可能要考虑什么，以及你的董事会和审计委员会可能会问些什么问题。 1
上传时间： 2022-02-28
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人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数反向传播算法，使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合人工神经网络对于训练数据中的错误健壮性很好人工神经网络已被成功应用到很多领域，例如视觉场景分析，语音识别，机器人控制神经网络学习对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法反向传摇成功例子，学习识别手写字符，学习识别口语，学习识别人脸生物学动机ANN受到生物学的启发，生物的学习系统是由相互连接的神经元组成的异常复杂的网络。ANN由一系列简单的单元相互密集连接构成的，其中每一个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实数值输出人脑的构成，大约有1011个神经元，平均每一个与其他104个相连神经元的活性通常被通向其他神经元的连接激活或抑制最快的神经元转换时间比计算机慢很多，然而人脑能够以惊人的速度做出复杂度惊人的决策很多人推测，生物神经系统的信息处理能力一定得益于对分布在大量神经元上的信息表示的高度并行处理
上传时间： 2022-04-08
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OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。本书将从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。通过阅读本书，你将学到:安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API掌握图像处理和视频分析的基础知识在图像和视频中检测和识别目标使用OpenCV检测和识别人脸训练和使用自己的对象分类器了解计算机视觉中的机器学习概念使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题开发现实生活中的计算机视觉应用
上传时间： 2022-05-14
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网络是怎样连接的_户根勤---解压密码：666666目录浏览器生成消息 1——探索浏览器内部1.1 生成HTTP 请求消息51.1.1 探索之旅从输入网址开始 51.1.2 浏览器先要解析URL 71.1.3 省略文件名的情况 91.1.4 HTTP 的基本思路 101.1.5 生成HTTP 请求消息 141.1.6 发送请求后会收到响应 201.2 向DNS 服务器查询Web服务器的IP 地址241.2.1 IP 地址的基本知识 241.2.2 域名和IP 地址并用的理由 281.2.3 Socket库提供查询IP 地址的功能 301.2.4 通过解析器向DNS 服务器发出查询 311.2.5 解析器的内部原理 321.3 全世界DNS 服务器的大接力351.3.1 DNS 服务器的基本工作 351.3.2 域名的层次结构 381.3.3 寻找相应的DNS 服务器并获取IP 地址 401.3.4 通过缓存加快DNS 服务器的响应 441.4 委托协议栈发送消息451.4.1 数据收发操作概览 451.4.2 创建套接字阶段 481.4.3 连接阶段：把管道接上去 501.4.4 通信阶段：传递消息 521.4.5 断开阶段：收发数据结束 53COLUMN 网络术语其实很简单怪杰Resolver 55第章11920用电信号传输TCP/IP 数据 57——探索协议栈和网卡2.1创建套接字 612.1.1 协议栈的内部结构 612.1.2 套接字的实体就是通信控制信息 632.1.3 调用socket 时的操作 662.2 连接服务器682.2.1 连接是什么意思 682.2.2 负责保存控制信息的头部 702.2.3 连接操作的实际过程 732.3 收发数据752.3.1 将HTTP 请求消息交给协议栈 752.3.2 对较大的数据进行拆分 782.3.3 使用ACK 号确认网络包已收到 792.3.4 根据网络包平均往返时间调整ACK 号等待时间 832.3.5 使用窗口有效管理ACK 号 842.3.6 ACK 与窗口的合并 872.3.7 接收HTTP 响应消息 892.4 从服务器断开并删除套接字902.4.1 数据发送完毕后断开连接 902.4.2 删除套接字 922.4.3 数据收发操作小结 932.5 IP 与以太网的包收发操作952.5.1 包的基本知识 952.5.2 包收发操作概览 992.5.3 生成包含接收方IP 地址的IP 头部 1022.5.4 生成以太网用的MAC 头部 1062.5.5 通过ARP 查询目标路由器的MAC 地址 1082.5.6 以太网的基本知识 1112.5.7 将IP 包转换成电或光信号发送出去 1142.5.8 给网络包再加3 个控制数据 1162.5.9 向集线器发送网络包 1202.5.10 接收返回包 1232.5.11 将服务器的响应包从IP 传递给TCP 1252.6 UDP 协议的收发操作1282.6.1 不需要重发的数据用UDP 发送更高效 128第章22.6.2 控制用的短数据 1292.6.3 音频和视频数据 130COLUMN 网络术语其实很简单插进Socket 里的是灯泡还是程序 132从网线到网络设备 135——探索集线器、交换机和路由器3.1 信号在网线和集线器中传输1393.1.1 每个包都是独立传输的 1393.1.2 防止网线中的信号衰减很重要 1403.1.3 “双绞”是为了抑制噪声 1413.1.4 集线器将信号发往所有线路 1463.2 交换机的包转发操作1493.2.1 交换机根据地址表进行转发 1493.2.2 MAC 地址表的维护 1533.2.3 特殊操作 1543.2.4 全双工模式可以同时进行发送和接收 1553.2.5 自动协商：确定最优的传输速率 1563.2.6 交换机可同时执行多个转发操作 1593.3 路由器的包转发操作1593.3.1 路由器的基本知识 1593.3.2 路由表中的信息 1623.3.3 路由器的包接收操作 1663.3.4 查询路由表确定输出端口 1663.3.5 找不到匹配路由时选择默认路由 1683.3.6 包的有效期 1693.3.7 通过分片功能拆分大网络包 1703.3.8 路由器的发送操作和计算机相同 1723.3.9 路由器与交换机的关系 1733.4 路由器的附加功能1763.4.1 通过地址转换有效利用IP 地址 1763.4.2 地址转换的基本原理 1783.4.3 改写端口号的原因 1803.4.4 从互联网访问公司内网 1813.4.5 路由器的包过滤功能 182第章32122COLUMN 网络术语其实很简单集线器和路由器，换个名字身价翻倍？ 184通过接入网进入互联网内部 187——探索接入网和网络运营商4.1 ADSL 接入网的结构和工作方式1914.1.1 互联网的基本结构和家庭、公司网络是相同的 1914.1.2 连接用户与互联网的接入网 1924.1.3 ADSL Modem 将包拆分成信元 1934.1.4 ADSL 将信元“调制”成信号 1974.1.5 ADSL 通过使用多个波来提高速率 2004.1.6 分离器的作用 2014.1.7 从用户到电话局 2034.1.8 噪声的干扰 2044.1.9 通过DSLAM 到达BAS 2054.2 光纤接入网（FTTH）2064.2.1 光纤的基本知识 2064.2.2 单模与多模 2084.2.3 通过光纤分路来降低成本 2134.3 接入网中使用的PPP 和隧道2174.3.1 用户认证和配置下发 2174.3.2 在以太网上传输PPP 消息 2194.3.3 通过隧道将网络包发送给运营商 2234.3.4 接入网的整体工作过程 2254.3.5 不分配IP 地址的无编号端口 2284.3.6 互联网接入路由器将私有地址转换成公有地址 2284.3.7 除PPPoE 之外的其他方式 2304.4 网络运营商的内部2334.4.1 POP 和NOC 2334.4.2 室外通信线路的连接 2364.5 跨越运营商的网络包2384.5.1 运营商之间的连接 2384.5.2 运营商之间的路由信息交换 2394.5.3 与公司网络中自动更新路由表机制的区别 2414.5.4 IX 的必要性 2424.5.5 运营商如何通过IX 互相连接 243第章4COLUMN 网络术语其实很简单名字叫服务器，其实是路由器 246服务器端的局域网中有什么玄机 2495.1 Web 服务器的部署地点2535.1.1 在公司里部署Web 服务器 2535.1.2 将Web 服务器部署在数据中心 2555.2 防火墙的结构和原理2565.2.1 主流的包过滤方式 2565.2.2 如何设置包过滤的规则 2565.2.3 通过端口号限定应用程序 2605.2.4 通过控制位判断连接方向 2605.2.5 从公司内网访问公开区域的规则 2625.2.6 从外部无法访问公司内网 2625.2.7 通过防火墙 2635.2.8 防火墙无法抵御的攻击 2645.3 通过将请求平均分配给多台服务器来平衡负载2655.3.1 性能不足时需要负载均衡 2655.3.2 使用负载均衡器分配访问 2665.4 使用缓存服务器分担负载2705.4.1 如何使用缓存服务器 2705.4.2 缓存服务器通过更新时间管理内容 2715.4.3 最原始的代理——正向代理 2765.4.4 正向代理的改良版——反向代理 2785.4.5 透明代理 2795.5 内容分发服务2805.5.1 利用内容分发服务分担负载 2805.5.2 如何找到最近的缓存服务器 2825.5.3 通过重定向服务器分配访问目标 2855.5.4 缓存的更新方法会影响性能 287COLUMN 网络术语其实很简单当通信线路变成局域网 291第章52324请求到达Web 服务器，响应返回浏览器 293——短短几秒的“漫长旅程”迎来终点6.1 服务器概览2976.1.1 客户端与服务器的区别 2976.1.2 服务器程序的结构 2976.1.3 服务器端的套接字和端口号 2996.2 服务器的接收操作3056.2.1 网卡将接收到的信号转换成数字信息 3056.2.2 IP 模块的接收操作 3086.2.3 TCP 模块如何处理连接包 3096.2.4 TCP 模块如何处理数据包 3116.2.5 TCP 模块的断开操作 3126.3 Web 服务器程序解释请求消息并作出响应3136.3.1 将请求的URI 转换为实际的文件名 3136.3.2 运行CGI 程序 3166.3.3 Web 服务器的访问控制 3196.3.4 返回响应消息 3236.4 浏览器接收响应消息并显示内容3236.4.1 通过响应的数据类型判断其中的内容 3236.4.2 浏览器显示网页内容！访问完成！ 326COLUMN 网络术语其实很简单Gateway 是通往异世界的入口 328附录 330后记 334致谢 334作者简介 335
标签： 网络
上传时间： 2022-06-02
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随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
上传用户：jiabin
神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究，它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现，它能够解决一些传统意义上很难解决的问题，也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中，有很多表达数据的统计模型，但大都是比较简单或浅层的模型，在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构，具有更加强大的学习能力，目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视，正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：shjgzh
在无线电测量中"，经常碰到的问题是对网络的阻抗和传输特性的测量。这里所说的传输特性，主要是指：增益和衰减、幅频特性、相位特性和时延特性。最初，这些网络参数的测量采用的是点频测量的方法，即在固定频率点上逐点进行测量，测量较为简单，因此对测量设备的性能要求不是很高。随着系统及元器件逐步向宽频带方向发展，常常需要在所要求的宽频带内多个频率点上进行测量才能了解被测器件的宽频带特性。早期的测量设备不仅只能做点频测量，而且每个频率点测量所消耗的时间也比较长，这样在测量宽频带器件时就显得非常繁琐，工作效率低，并且常常会因为测量频率点选取的疏密不同而影响测量结果，特别是对于某些特性曲线的锐变部分以及个别失常点，很可能会由于测量频率点选取不到而使得测量结果不能反映真实结果。基于上述原因，扫频测量技术得以出现并飞速发展。在扫频测量中，用扫频信号--个频率随时间按一定规律，在一定频率范围内扫动的信号代替以往使用的固定频率信号，可以对被测网络进行快速、定性或定量的动态测量，给出被测网络的阻抗特性和传输特性的实时测量结果。随着电子计算机技术和微电子学的发展，微处理器在扫频测量装置中逐渐被采用，使扫频测量可以达到更高的则量精确度
上传时间： 2022-06-19
上传用户：XuVshu
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
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本书是一本面向计算机、软件工程和网络工程专业及相关专业的本科生（高年级）和研究 生教材．根拐国内外计算机技术的最新发展、讲述计算机算法的各种设计策略。包括分治技术、贪心技术、动态规划技术、回溯和分支限界技术等，介绍算法分析技术，算法的时间和空间复杂度分析方法，包括最坏情况和平均情况的分析等；讨论各类经典和应用问题的算法，包括排序算法、搜索算法、字符串匹配算法、图论算法、调度算法、组合优化算法、数论算法等。并在计算复杂性理论的基础上引入近似算法、概率算法等最新内容。
标签： 计算机
上传时间： 2022-07-10
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本章将介绍MATLAB神经网络工具箱的应用。在MATLAB神经网络工具箱中提供了丰富的演示实例，用MATLAB语言构造了典型神经网络的激活函数，编写了各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据自己的需要去调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从繁琐的编程中解脱出来。MATLAB神经网络工具箱提供了许多进行神经网络设计和分析的工具函数，这些函数的MATLAB实现，使得设计者对所选定网络进行计算的过程，转变为对函数的调用和参数的选择，这给用户带来了极大的方便，即使不了解算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。有关这些工具函数的使用可以通过help命令得到，本章将对这些函数的功能、调用格式，以及使用方法做详细的介绍。
上传时间： 2022-07-28
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