华为WLAN安全配置实战:Portal认证与TSM服务器对接

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"本文主要介绍了如何配置华为WLAN中的Portal认证,特别是与外部Portal服务器(如华为TSM,现称为Policy Center)的对接,适用于网络安全和服务器管理领域。" 在网络安全和无线接入控制中,Portal认证是一种常见的用户身份验证方法,它要求用户在访问网络前通过一个Web页面进行身份验证。在华为的WLAN解决方案中,Portal认证允许AC(Access Controller)与外部的Portal服务器集成,提供更加灵活和安全的用户接入控制。 首先,为了设置AC,必须确保其已正确初始化并配置了必要的网络参数。在示例中,`[Huawei-AC6605] dhcpenable` 启用了DHCP服务,`[Huawei-AC6605-Vlanif88] dhcpselect interface` 和 `[Huawei-AC6605-Vlanif100] dhcpselect interface` 配置了VLAN接口作为DHCP服务器,并指定了DNS服务器地址。这些步骤确保了AC能够为连接的设备提供IP地址和网络服务。 接着,配置了AC与AP(Access Point)相连的端口,例如 `[Huawei-AC6605-GigabitEthernet0/0/11] portlink-type trunk` 设置了接口为Trunk模式,`[Huawei-AC6605-GigabitEthernet0/0/11] porttrunkpvid vlan 88` 设定了默认VLAN,以及允许通过的VLAN ID。这些配置使得AC能与AP通信并传递认证信息。 在配置Portal认证时,还需要定义RADIUS服务器模板,RADIUS是一种广泛使用的认证、授权和计费协议。`[Huawei-AC6605] radius-server template RADIUS` 创建了一个RADIUS服务器模板,接着可以配置服务器地址、共享密钥等参数,以实现与外部认证服务器的通信。 对于与华为TSM(现在称为Policy Center)的对接,Policy Center提供了更高级别的策略管理和应用控制。虽然文中没有详细展开,但通常包括配置认证策略、用户权限、网络访问规则等。通过Policy Center,管理员可以实现对用户访问行为的精细化管理,包括基于角色的访问控制、访问时间限制、内容过滤等。 最后,实际部署Portal认证时,还需要配置AC上的Portal认证策略,定义哪些用户或设备需要进行Portal认证,以及认证失败后的处理方式。此外,外部Portal服务器需要设置合适的认证页面和后端数据库来验证用户的用户名和密码。 华为WLAN的Portal认证配置涉及AC的基本网络配置、与AP的连接、RADIUS服务器模板以及与外部Policy Center的集成。这一过程对于保障无线网络的安全性和可控性至关重要,同时也是网络管理员在部署企业级WLAN时必须掌握的关键技能。
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。