ASA8.3(包含8.3)以后和ASA8.3以前NAT和ACL执行顺序
实验目的: 验证ASA8.3( 包含 8.3) 以后 和ASA8.3 以前 NAT和ACL 执行 顺序 。 拓扑: 一 8.3 以前 配置: access-list acl-outside extended permit tcp any host 202.1.1.10 eq telnet access-list acl-outside extended permit icmp any any nat-control
实验目的: 验证ASA8.3(包含8.3)以后和ASA8.3以前NAT和ACL执行顺序。 拓扑:
一 8.3以前
配置:
access-list acl-outside extended permit tcp any host 202.1.1.10 eq telnet 使用的是转化以后的IP(202.1.1.10) 验证:
二 8.3以后
配置
access-list acl-outside extended permit tcp any host 192.168.1.1 eq telnet
object network Static-Inside-Address 验证
结论: ASA8.3(包含8.3)以后是NAT后ACL和ASA8.3以前是先ACL后NAT。 (责任编辑:http://www.verydemo.com) |

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Automatisierung und Aufgabenplanung spielen eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung wiederkehrender Aufgaben in der Softwareentwicklung. Stellen Sie sich vor, es gibt ein Python-Skript, das alle 5 Minuten ausgeführt werden muss, beispielsweise um Daten von einer API abzurufen, eine Datenverarbeitung durchzuführen oder regelmäßige Aktualisierungen zu senden. Das häufige manuelle Ausführen von Skripten kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Hier kommt die Aufgabenplanung ins Spiel. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Sie ein Python-Skript so planen, dass es alle 5 Minuten ausgeführt wird, um sicherzustellen, dass es automatisch und ohne manuelles Eingreifen ausgeführt wird. Wir besprechen verschiedene Methoden und Bibliotheken, mit denen Sie dieses Ziel erreichen und Aufgaben effizient automatisieren können. Eine einfache Möglichkeit, mit der Funktion time.sleep() alle 5 Minuten ein Python-Skript auszuführen, ist die Verwendung von tim

So verwenden Sie Python zum Schreiben und Ausführen von Skripten unter Linux. Im Linux-Betriebssystem können wir Python zum Schreiben und Ausführen verschiedener Skripte verwenden. Python ist eine prägnante und leistungsstarke Programmiersprache, die eine Fülle von Bibliotheken und Tools bereitstellt, um die Skripterstellung einfacher und effizienter zu machen. Im Folgenden stellen wir die grundlegenden Schritte zur Verwendung von Python zum Schreiben und Ausführen von Skripten unter Linux vor und stellen einige spezifische Codebeispiele bereit, die Ihnen helfen, es besser zu verstehen und zu verwenden. Installieren Sie Python

Nginx ist ein leistungsstarker Webserver und Reverse-Proxy-Server. Seine leistungsstarken Konfigurationsmöglichkeiten ermöglichen den Einsatz von Nginx in einer Vielzahl verschiedener Szenarien. Unter diesen ist die ACL-Konfiguration basierend auf HTTP-Verben und -Pfaden eine häufig verwendete Methode im Nginx-Reverse-Proxy. In diesem Artikel werden dessen Prinzip und Implementierungsmethode vorgestellt. 1. Das Konzept von ACL ACL (AccessControlList) ist eine Zugriffskontrollliste, bei der es sich um eine regelbasierte Zugriffskontrolltechnologie handelt. Durch die Definition einiger Regeln wird ein unterschiedlicher Zugriff ermöglicht

So verwenden Sie ACL (AccessControlList) zur Berechtigungskontrolle im Zend Framework. Einführung: In einer Webanwendung ist die Berechtigungskontrolle eine entscheidende Funktion. Es stellt sicher, dass Benutzer nur auf die Seiten und Funktionen zugreifen können, für die sie eine Zugriffsberechtigung haben, und verhindert unbefugten Zugriff. Das Zend-Framework bietet eine praktische Möglichkeit, die Berechtigungskontrolle mithilfe der ACL-Komponente (AccessControlList) zu implementieren. In diesem Artikel wird die Verwendung von ACL im Zend Framework vorgestellt

Der Brown-Forsythe-Test ist ein statistischer Test, mit dem ermittelt wird, ob die Varianzen zweier oder mehrerer Gruppen gleich sind. Der Levene-Test verwendet die absolute Abweichung vom Mittelwert, während der Brown-Forsythe-Test die Abweichung vom Median verwendet. Die im Test verwendete Nullhypothese lautet wie folgt: - H0: Die Varianzen der Gruppen (Grundgesamtheit) sind gleich. Die Alternativhypothese lautet, dass die Varianzen nicht gleich sind. - H1: Die Varianzen der Gruppen (Grundgesamtheit) sind nicht gleich Führen Sie den Test durch und berechnen Sie den Median jeder Gruppe und seine Korrelation mit dem Median. Die absolute Abweichung der Anzahl der Ziffern. Anschließend berechnen wir die F-Statistik basierend auf der Varianz dieser Abweichungen. Nehmen Sie an, dass die berechnete F-Statistik größer als der kritische Wert in der F-Verteilungstabelle ist. In diesem Fall lehnen wir die Nullhypothese ab und kommen zu dem Schluss, dass die Varianzen der Gruppen nicht gleich sind. In Python, sc

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