实验一(7 3)

news2024/12/24 21:49:28

实验分析:

1.使用合理IP地址规划网络,各自创建环回接口,R1-R2-R3-R4-R5 RIP 100运行版本2,R6-R7 RIP 200 运行版本1

方法:要使得两个不同rip版本互通,需要在r4连通r6(或r6连通r4)的接口上做rip version,使其可以接收和发送此版本的路由信息。

2.R1创建环回 172.16.1.1/24 172.16.2.1/24 172.16.3.1/24

Locpback 0 ,1,2;

3.要求R3使用R2访问R1环回

方法:需要修改r1环回通过r4进入r3的cost值(r4出接口,r3入接口都可)cost值改大不改小,需要acl抓取;

4.减少路由条目数量,增加r1-r2路由传递安全性

方法:在明细路由上进行路由汇总(避免环路:在明细路由上加一条汇总路由指向null0),r1-r2之间使用路由认证。

5.R5创建一个环回(5.5.5.5/24)模拟运营商,不能通告

方法:在r4路由上写一条静态缺省路由指向r5(r4相当于边界路由),在r4上进行缺省路由通告

6.R1 telnet R2环回实际telnet 到R7上

方法:使用nat服务器配置(端口映射,也需要控制r7数据返回r1走的路径(修改cost值,使其r7到达r1从r6-r4-r3-r2-r1这条路走)

7.R6-R7路由器不能学习到达R1环回路由

方法:acl控制

8.全网可达;

具体配置:

1~2.使用合理IP地址规划网络,各自创建环回接口,

R1-R2-R3-R4-R5 RIP 100运行版本2R6-R7 RIP 200运行版本1,并进行通告;

R1创建环回 172.16.1.1/24 172.16.2.1/24172.16.3.1/24

r1:

r2:

r3:

r4:

r5:

r6:

r7:

在r6的接口g0/0/0修改rip版本,使其与rip100互通;

3.要求R3使用R2访问R1环回

(1)在r3上创建acl列表,抓取对应网段的路由;(在r3的入接口g0/0/1上增加cost值)

(2)查看

4.减少路由条目数量,R1-R2之间增加路由传递安全性

(1)在r1的两个出接口上进行手工汇总(g0/0/0和g0/0/1做同样操作)

(2)通过汇总后一定要做避免环路(汇总指向NUll0)

(3)r1和r2之间的路由认证(接口互相对应):

方法一:(华为标准)

方法二:(思科)

5.R5创建一个环回模拟运营商,不能通告。

(1)在r4写一个静态缺省路由指向r5,并且在r4的rip中将缺省发布下去;

6.R1 telnet R2环回实际telnet到R7上。

(1)在r7上开启Telnet;

--专门用来管理用户账户信息;

--创建用户密码

--定义用户的服务类型

--开启五个虚拟接口

--配置认证模式aaa

(2)在r2开启端口映射(r2的环回指向r7入接口):

(3)修改cost值,使其r7到达r1从r6-r4-r3-r2-r1这条路走;

r4查看

(4)r1连接r2环回上进行Telnet测试:

7.R6-R7路由器不能学习到达R1环回路由。

(1)用ACL过滤r1环回网段,并放行其他网段;

(2)在r6入方向的rip200中调用acl2000过滤r1的环回路由;

8.全网可达。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/715587.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

android 如何分析应用的内存(十)——malloc统计和libmemunreachable

android 如何分析应用的内存&#xff08;十&#xff09; 接下来介绍native heap内存的第四个板块————malloc统计和libmemunreachable malloc统计 malloc统计是标准c库提供的接口。他有两个调用接口如下&#xff1a; #include <malloc.h>struct mallinfo mallinfo…

敏捷开发Scrum

目录 1 Scrum概览1.2 理论基础1.2.1 透明性&#xff08;Transparency&#xff09;1.2.2 检验&#xff08;Inspection&#xff09;1.2.3 适应&#xff08;Adaptation&#xff09; 2 三个角色2.1 产品负责人&#xff08;Product Owner&#xff09;2.1.1 职责2.1.2 人选 2.2 流程管…

JDK多版本管理工具jenv

JENV mac jdk版本管理工具 Mac 安装jenv可以使用brew brew install jenv配置jenv zsh配置方式&#xff1a; echo export PATH"$HOME/.jenv/bin:$PATH" >> ~/.zshrc echo eval "$(jenv init -)" >> ~/.zshrcbash配置方式&#xff1a; ech…

海上明月共潮生【InsCode Stable Diffusion 美图活动一期】

一、 Stable Diffusion 模型在线使用地址&#xff1a; https://inscode.csdn.net/inscode/Stable-Diffusion 购买 右下角点击 Stable Diffusion WebUI 进入工作界面 二、模型相关版本和参数配置&#xff1a; 模型&#xff1a;chilloutmix_NiPrunerdFp32Fix.safetensors…

解决Python的SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with ‘\xbb‘问题

文章目录 一、报错二、分析三、解决3.1 方法一3.2 方法二3.3 方法三 一、报错 在程序中&#xff0c;line 8为含有中文的注释&#xff0c;编译后出现了SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with \xbb的报错&#xff0c;具体如下图。 二、分析 这个错误是由于Python解释器无…

教你如何快速批量添加滚动文字水印

在视频中添加滚动的文字水印可以增加视频的专业感和吸引力&#xff0c;但手动给大量视频添加滚动文字水印是一项费时费力的任务。下面是一个快速批量给大量视频添加滚动文字水印的方法&#xff0c;有需要的小伙伴们可以进来学习一下&#xff01; 今天分享的方法会使用到一个剪辑…

IDEA 中 gradle面板显示重复工程

使用 IDEA 构建多模块工程时&#xff0c;每新建一个模块&#xff0c;gradle 构建后&#xff0c;面板上就会出现一个重复的根工程&#xff0c;如下图红框部分&#xff0c;怎么处理下

ASIC数字设计:前端设计、验证、后端实现

前端设计 数字系统设计中有三个重要的设计级别概念&#xff1a;行为级&#xff08;Behavior Level&#xff09;、寄存器传输级&#xff08;Register Transfer Level&#xff09;和门级&#xff08;Gate level&#xff09;。其中&#xff0c; 行为级通过行为级算法描述数字系统&…

zabbix 报警测试报错

一、报错描述 在测试报警媒介时&#xff0c;报错如下: main.py脚本是在windows上的pycharm上编写的&#xff0c;在windows上运行没有问题&#xff0c;放在linux服务器上使用python3 main.py 运行也没有问题&#xff0c;但是使用./main.py执行就报错 [rootp0-tkhijbs-broadco-…

十、Docker虚悬镜像

学习参考&#xff1a;尚硅谷Docker实战教程、Docker官网、其他优秀博客(参考过的在文章最后列出) 目录 前言一、介绍二、如何产生的&#xff1f;三、尝试弄一个三、查看、删除虚悬镜像3.1 查看虚悬镜像3.2 删除虚悬镜像 总结 前言 什么是虚悬镜像&#xff1f; 一、介绍 虚悬…

【LEAP模型】能源供应转换、需求及碳排放预测、平衡表核算、模型框架构建、操作、情景设计、结果分析、优化、预测结果不确定性分析等

模型简介&#xff1a; 中文名&#xff1a;LEAP模型 外文名&#xff1a;Long Range Energy Alternatives Planning System/ Low emission analysis platform LEAP模型[1]允许研究者根据研究目的、数据可获取度、研究对象特点等灵活构建模型结构&#xff0c;十分适用于能源数据…

如何修改Jupyter Notebook的默认目录和默认浏览器

一、修改默认目录 Jupyter Notebook的文件默认保存目录是C:\Users\Administrator&#xff0c;默认目录可在黑窗口中查看&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 为了方便文档的管理&#xff0c;可将默认目录修改成自己想保存的地方。修改方法如下&#xff1a; 1、找到config文件 …

centos搭建ftp服务器window使用ftp命令

part 1、centos搭建ftp服务器 参考链接&#xff1a;Linux搭建FTP&#xff0c;并使用Windows和IE浏览器访问FTP服务_一二三&#xff0c;开花的博客-CSDN博客 part 2、window使用ftp服务器 参考链接&#xff1a;Windows命令之ftp命令「建议收藏」-腾讯云开发者社区-腾讯云 备…

深度学习准确率提升之天花板分析

案例1 OCR文字识别流水线主要分为三个模块&#xff1a;文字检测->字符分割->字符识别 训练完成后整个系统的准确率是72%&#xff0c;需要进一步提升准确率就需要单独分析每个模块的提升空间。 1&#xff09;对于文件检测模块&#xff0c;把训练集的图像人工确保标注准…

分享一份不算优秀的HTML简历模版

一份算不上优秀的HTML简历模版 Demo http://sylvanding.github.io/cv Repo https://github.com/sylvanding/cv 示例 总结了一下本科四年都做了些什么&#xff0c;把这套模版分享给大家。

【C】数据在内存中的存储

前言 > 在内存中&#xff0c;整型和浮点型存储的方式是不同的&#xff0c;从内存中读取的方式也是有所差异的&#xff0c;这篇文章主要介绍整型和浮点型在内存中存储的方式。 整型在内存中的存储 计算机中有符号数有3种表示方式&#xff1a; 原码&#xff1a;直接将二进制按…

Material —— RBD(Houdini To UE)

目录 一&#xff0c;ABC to UE 二&#xff0c;FBX to UE 三&#xff0c;APEX to UE 四&#xff0c;VAT to UE Houdini刚体碎块导入UE&#xff0c;有两个方面需还原&#xff0c;一是材质还原&#xff0c;一是动态还原&#xff1b; 一&#xff0c;ABC to UE 材质方面&#…

医学图像超分辨率的多模态不同核大小的多头卷积注意

文章目录 Multimodal Multi-Head Convolutional Attention with Various Kernel Sizes for Medical Image Super-Resolution摘要本文方法实验结果 Multimodal Multi-Head Convolutional Attention with Various Kernel Sizes for Medical Image Super-Resolution 摘要 超分辨…

11 从0开始学PyTorch | PyTorch使用nn模块、手工实现神经网络

上一小节对神经网络有了基本的了解&#xff0c;这一小节就看一下如何用代码来实现一个神经网络。 我们所用的案例还是那个温度转换的案例&#xff0c;只不过需要我们把之前的线性模型替换成神经网络模型&#xff0c;并重新训练以找到适合神经网络的权重。 依照我们的经验&#…

PyTorch 神经网络模型可视化(Netron)

文章目录 PyTorch 神经网络模型可视化&#xff08;Netron&#xff09;ONNXtorch.savetorch.jit.scripttorch.jit.trace PyTorch 神经网络模型可视化&#xff08;Netron&#xff09; Netron 是一个用于可视化深度学习模型的工具&#xff0c;可以帮助我们更好地理解模型的结构和…