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IP组播路由技术概述
多播组由其多播组地址标识。多播数据包被传送到该多播组地址。与唯一标识单个主机的单播地址不同，多播 IP 地址不标识特定主机。要接收发送到多播地址的数据，主机必须加入该地址标识的组。数据被发送到多播地址，并由已加入该组的所有主机接收，表明它们希望接收发送到该组的流量。多播组地址被分配给源处的组。分配多播组地址的网络管理员必须确保地址符合互联网号码分配机构 (IANA) 保留的多播地址范围分配。
查尔斯·L·海斯特
Charles Hester 先生担任美国舰队网络司令部/美国第十舰队的海军授权官员 (NAO)，他作为批准机构全面负责海军信息系统/网络/站点在可接受风险水平下的运行。NAO 支持功能至关重要 - 海军通过该机制决定允许国防部信息网络 (DoDIN) 承受多大风险。在被选为 NAO 主任之前，Charles 曾担任 NAO 副主任、NAO 部门主管、NAO 分部主管和 NAO 高级网络安全分析师。在返回海军之前，Charles 曾在商业/私营部门的多家公司担任 IT/网络职位，例如高级软件分析师、高级网络管理员、高级网络工程师、IT 经理、IT 项目经理和联邦部门项目经理。
思科工业物联网解决方案小册子
Cisco Catalyst™工业以太网（IE）开关构成工业网络基础设施的基础元素。这些多功能开关提供了DIN-RAIL，RACK-MOUNT和IP-67额定壁挂式选项的部署灵活性。为严峻的工业环境而设计，催化剂即开关耐用，以承受苛刻的条件。他们利用了网络管理员熟悉的良好和可扩展的CiscoIOS®XE操作系统。此外，智能思科催化剂中心网络管理系统简化了网络自动化并确保性能。此外，催化剂IE开关支持工业通信协议，包括CC-Link IE，以太网/IP，Profinet和Modbus。他们还通过冗余协议（例如平行冗余协议（PRP），媒体冗余协议（MRP）和设备级别环（DLR）等冗余协议，促进网络弹性。
hpe aruba网络中央网络导体用例
HPE Aruba网络中央NetConductor通过云本地安全服务解决上述问题，简化的网络配置，具有覆盖层和基于底层的执法，使组织能够自动为校园和数据中心环境的全球规模上的Granular Granular访问控制安全政策配置网络基础架构，以实现最佳性能以及始终如一地配置网络基础架构。使用HPE Aruba网络中央网络导体，可以根据覆盖层的选择，可以从云中管理动态分割，并能够以分布式或集中的方式进行集中定义和强制以分布式或集中式的方式执行访问策略。HPE Aruba网络中央NetConductor为网络管理员和安全团队提供了一个共享的工具集，可保护和优化网络。
招股说明书2024
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气候元数据和均质化指南
气象数据受到各种观测实践的影响。数据取决于仪器、其暴露、记录程序和许多其他因素。需要记录所有这些元数据，以便尽可能充分利用数据。本指南将确定所有类型的站点应了解的最低限度信息，例如位置和测量单位。额外的信息对于数据用户和提供者都大有裨益。本指南讨论了理想情况下应该存储的完整元数据列表，并包括最佳实践列表。完整的元数据描述了站点自建立到现在以及希望未来的历史。大多数元数据必须从站点的文档（包括当前和历史文档）中获取，而其他一些元数据可以从数据本身获取。为了提供高质量的数据集，维护全面的站点文档并保持更新至关重要。站点管理员和网络管理员应共同建立必要的程序，以确保考虑到所有元数据需求。
付款计划
每小时 $31.73 $39.66 $47.59 每月 $5,499 $6,874 $8,249 每年 $65,991 $82,489 $98,987 2107L L210 否 混凝土助理主管 2104L L210 否 区域助理主管 2108L L210 否 排水助理主管 2106L L210 否 机械助理主管 2110L L210 否 信号助理主管 2114L L210 否 交通助理主管 2118L L210 否 设施助理主管 2121L L210 否 设施特别项目助理主管 2122L L210 否 集市助理主管 2113L L210 否 司法中心设施助理主管 2124L L210 否 助理公园区主管 2115L L210 NO 熟练电工 2152L L210 NO 高级设施安全技术员 2160L L210 NO 高级 HVAC 技术员 2153L L210 NO 高级信号技术员 2151L L210 NO 交通信号网络管理员
一种可解释的基于人工智能的 DNS over HTTPS (DoH) 攻击入侵检测系统
摘要 — 在过去的几年中，域名服务 (DNS) 一直是黑客的主要目标，因为它使他们能够首先进入网络并获取数据以进行窃取。尽管 DNS over HTTPS (DoH) 协议具有隐私和安全等互联网用户所希望的特性，但它也导致了一个问题，即网络管理员无法检测到恶意软件和恶意工具生成的可疑网络流量。为了支持他们维护安全网络的努力，在本文中，我们使用一种新颖的机器学习框架实现了可解释的 AI 解决方案。我们使用公开的 CIRA-CIC-DoHBrw-2020 数据集来开发一种准确的解决方案来检测和分类 DNS over HTTPS 攻击。我们提出的平衡和堆叠随机森林在手头的分类任务中实现了非常高的精度 (99.91%)、召回率 (99.92%) 和 F1 分数 (99.91%)。使用可解释的 AI 方法，我们还强调了底层特征贡献，以期从模型中提供透明且可解释的结果。