По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Фаервол на Микротике основан на базе принципов iptables в Linux позволяет фильтровать входящий и исходящий трафик по определенным правилам. В статье мы хотим рассказать про ключевые компоненты Firewall, дизайне и реализации этого инструмента. Погнали!
Общее представление
Основная идея любого фаервола это определение того, что разрешено и запрет всего остального. Так работают все современные инструменты фильтрации. При наличии фаервола, сеть можно разделить на ненадежные, полу - надежные и надежные.
Firewall Chains
Цепочки (последовательности) фаерволов сопоставляют по своим правилам входящий и исходящий с интерфейса трафик. После того, как трафик попал под определенное правило («сматчился»), вы можете совершать определенные манипуляции с ним: разрешить, блокировать, отклонить, внести в лог запись и так далее. В Mikrotik есть следующие флаги: Input, Output и Forward.
Input Chain
Input матчит входящий на интерфейсы маршрутизатора трафик. Условно говоря – это прилетающие на роутера IP - пакеты. Обычная практика – дропать пакеты, прилетающие на WAN, направленные на сканирование портов, попытки взлома и прочие. Помимо этого, многие блокируют входящий трафик изнутри локальной сети (например, допуск к Winbox или SSH должен быть только с определенного VLAN – остальные дропаются).
Всегда используйте VLAN – это базовое разграничение, которое позволит вам обеспечить современные стандарты безопасности.
Output Chain
Как можно догадаться по названию, данный инструмент направлен на фильтрацию исходящего от роутера трафика. Здесь можно блокировать запросы, исходящие непосредственно с роутера: например, DNS или ICMP запрос с роутера.
Forward Chain
Самое интересное – данный инструмент «матчит» трафик проходящий через Mikrotik с одного интерфейса на другой. Пример: пакет, отправленный с хоста внутри LAN через маршрутизатор в сторону провайдера. Пакет прилетает на внутренний интерфейс, а выходит через WAN.
Firewall Actions
Правила на фаерволе могут делать множество вещей, основные из которых: accept (принять), drop (сбросить) и отклонить (reject).
Accept
Данное правило позволяет просто «пропустить» проходящий через фаервол трафик. Никакой модификации или изменения маршрута – пакету будет позволено продолжить свой изначальный путь.
Reject
Фаервол может легко отклонить (сделать reject) пакетов, которые попадут под определенное правило. При этом, источнику такого пакета будет отправлено уведомление о соответствующей блокировке.
В данном методе есть один весомый минус: в случае, если злоумышленник попробует «сканировать» порты или совершить другой вид атаки – отправленные в его сторону REJECT сообщения лишь помогут ему в злодеяниях. Поэтому, в целях безопасности, мы рекомендуем использовать DROP.
Drop
Данное правило «дропает» пакет без отправления уведомления об этом источнику. Этот метод наиболее безопасен на этапе защиты своего Mikrotik от сканирования портов и прочих атак.
Firewall Rules
Правила Firewall определяют пакеты, которые будут обработаны на уровне фаервола, а какие будут отброшены. Каждое правило – это комбинация параметров IP – адресации (источник/получатель пакета), цепочек (chains), действий (actions), интерфейсов и прочих опций. Как мы говорили ранее – хорошо настроенный фаервол пропустит только необходимый для бизнеса трафика, дав запрет на пропуск всего остального потока трафика. Указывая набор разрешающих правил, всегда замыкайте их на конце строчкой «DENY ALL» (запретить все).
Chains
Каждое создаваемое правило назначается определенной цепочке (chain). После определения принадлежности к цепочке, пакеты проходят проверку через последовательность правил в порядке убывания (сверху вниз).
Порядок правил в фаерволе играет важную роль! Поэтому, от последовательности проверки зависит эффективность фильтрации.
Actions
Правило отрабатывает по одному из основных действий: принять (accept), отклонить (reject) и отбросить (drop). Выше мы подробнее рассказывали про каждое из указанных действий.
Адресация
Нашему правилу можно сказать, по какому критерию проводить блокировку: это может быть протокол, IP – адрес (это может быть как хост с /32 маской, так и целая подсеть с /24, например). Помимо этого, критерием могут быть физические или логические интерфейсы (eth/GRE).
Комментарии
Создавая правила комментируйте их. Это важно, как и при программировании – код без комментариев очень сложно анализировать и понимать в будущем.
Советы
Хотим так же поделиться парой полезных советов по настройке Firewall:
Разрешайте только необходимый для работы трафик - да, это сложно. Но методом проб и ошибок мы рекомендуем добиться той настройки фаервола, в рамках которой все ваши подключения будут ясны и понятны.
Подключения только с определенного пула адресов - это может быть удаленный офис, IP – адреса ЦОД или VPN адресация. Тут нужно быть особенно бдительным.
В конце правил всегда используйте «deny all» - после того, как вы выполнили первую и вторую рекомендации и весь тип трафика по протоколам, адресации, источникам (в том числе L7, например) четко определен – в конце цепочки добавьте правило запрета всего. Это будет означать, дословно: «Все, что не разрешено - запрещено».
Атакуйте свою сеть! - да, да, вы не ослышались. Конечно, без фанатизма :) Мы предлагаем периодически сканировать порты на вашем фаерволе. Например, это можно делать с помощью утилиты исследования сети Nmap.
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
Сеть 5G появилась относительно недавно, но ученые сейчас во всю проводят исследования над технологией 6G! Что такое 6G? Что можно от него ждать? Давайте обсудим.
Концепция 6G
6G – стандарт мобильной связи шестого поколения, является концептуальной технологией мобильной связи беспроводной сети, также известной как технология мобильной связи шестого поколения.
Сеть 6G станет технологией с интегрированной наземной беспроводной и спутниковой связью. Благодаря интеграции спутниковой связи в мобильную связь 6G, для обеспечения непрерывного глобального покрытия, сетевые сигналы могут достигать любой удаленной деревни.
Кроме того, благодаря глобальной спутниковой системе определения местоположения, телекоммуникационной спутниковой системе, спутниковой системе получения изображений Земли и наземной сети 6G, полный охват земли и воздуха также может помочь людям прогнозировать погоду и быстро реагировать на стихийные бедствия.
Разработка 6G
В 2018 году Финляндия начала исследовать технологии, связанные с 6G.
9 марта 2018 года министр промышленности и информационных технологий Китайской Народной Республики сообщил, что Китай уже начал исследования 6G.
15 марта 2019 года Федеральная комиссия по связи США (FCC) единогласно проголосовала за принятие решения об открытии спектра «ТГц-волна» для услуг 6G.
С 24 по 26 марта 2019 года в Лапландии, Финляндия, состоялась международная конференция по 6G.
20 ноября 2019 года Всемирная конференция 5G 2019 года была проинформирована о том, что China Unicom и China Telecom начали исследование технологий, связанных с 6G.
Какие технологии понадобятся для реализации 6G?
Терагерцовая технология
6G будет использовать терагерцовый (ТГц) частотный диапазон, и «уплотнение» сетей 6G достигнет беспрецедентного уровня. К тому времени наше окружение будет заполнено небольшими базовыми станциями.
Терагерцовая полоса относится к 100 ГГц-10 ТГц, которая является полосой частот, намного превышающей 5 ГГц. От связи 1G (0,9 ГГц) до 4G (выше 1,8 ГГц) частота используемых нами беспроводных электромагнитных волн возрастает. Поскольку чем выше частота, тем больше допустимый диапазон пропускной способности и тем больше объем данных, которые могут быть переданы в единицу времени, что мы обычно просто говорим, что «скорость сети стала быстрее».
Итак, когда речь заходит о «уплотнении» сети в эпоху 6G, значит ли это что нас окружат маленькие базовые станции?
Вообще говоря, существует множество факторов, которые влияют на покрытие базовой станции, таких как частота сигнала, мощность передачи базовой станции, высота базовой станции и высота мобильного терминала. С точки зрения частоты сигнала, чем выше частота, тем короче длина волны и дифракционная способность сигнала.
Частота сигнала 6G уже находится на уровне терагерца, и эта частота близка к спектру энергетического уровня вращения молекулы, и она легко поглощается молекулами воды в воздухе, поэтому расстояние, пройденное в космосе, не так далеко от 5G, поэтому для «ретрансляции» 6G требуется больше базовых станций. Диапазон частот, используемый 5G, выше, чем 4G. Без учета других факторов покрытие базовых станций 5G, естественно, меньше, чем покрытие 4G. При более высокой полосе частот 6G охват базовых станций будет меньше.
Технология пространственного мультиплексирования
6G будет использовать «технологию пространственного мультиплексирования», базовые станции 6G смогут одновременно получать доступ к сотням или даже тысячам беспроводных соединений, а его пропускная способность будет в 1000 раз превышать пропускную способность базовых станций 5G.
Когда частота сигнала превышает 10 ГГц, его основной режим распространения больше не является дифракционным. Для линий распространения вне прямой видимости отражение и рассеяние являются основными методами распространения сигнала. В то же время, чем выше частота, тем больше потери при распространении, тем короче расстояние покрытия и слабее дифракционная способность. Эти факторы значительно увеличат сложность покрытия сигнала. 5G решает эти проблемы с помощью двух ключевых технологий, Massive MIMO и лучевого формирования. 6G расположен в более высокой полосе частот, и дальнейшее развитие MIMO, вероятно, обеспечит ключевую техническую поддержку для 6G.
Как будет выглядеть мир 6G?
Итак, когда технология 6G будет полностью развернута, как будет выглядеть мир? Можно предположить, что скорость сети будет быстрее и стабильнее. Предполагается, что в сети 6G загрузка фильмов в несколько ГБ может занять всего пару секунд на скорости в 1 Тбит/с.
Конечно, помимо того, что он быстрее 5G, он также будет в полной мере применяться в других развивающихся отраслях благодаря быстрому развитию сети. Например, умные города смогут в режиме реального времени передавать условия дорожного движения и решать проблемы пробок. Такие технологии, как AR, также станут реальностью.
Соответствующие исследования предсказывают, что в более позднюю часть эры 5G плотность сетевых подключений, создаваемых устройствами, превысит теоретический предел технологии 5G. Таким образом, ранняя стадия применения 6G заключается в расширении и углублении технологии 5G. Исходя из этого, 6G будет основываться на искусственном интеллекте, периферийных вычислениях и Интернете вещей для достижения глубокой интеграции интеллектуальных приложений и сетей, а затем для разработки виртуальной реальности, виртуальных пользователей, интеллектуальных сетей и других функций.
И, хотя отрасль возлагает большие надежды и предположения на 6G, следует признать, что исследования 6G действительно все еще находятся в зачаточном состоянии, и вся отрасль все еще находится в процессе непрерывного развития.