"The World of Networks" هي قناة تحفز على الاكتشاف والتعلم في عالم الشبكات،تقدم محتوى مميز يسهم في فهم أعمق للشبكات و البرمجة https://adsly.me/@Network_Cybeer https://telega.io/c/Network_Cybeer اللهم صل على محمد
🌐 الهندسة المعمارية للشبكات الحديثة: الأساس لتقنيات المستقبل 🌐
في عصر يعتمد فيه العالم على الاتصال الفوري ونقل البيانات بكفاءة، أصبحت الهندسة المعمارية للشبكات حجر الزاوية في تطوير البنية التحتية الرقمية. الشبكات الحديثة ليست مجرد وسائل اتصال، بل منصات ذكية تُمكِّن التقنيات الناشئة مثل الحوسبة السحابية، الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء (IoT) من تحقيق أقصى إمكانياتها.
🚀 أبرز التوجهات في هندسة الشبكات الحديثة:
✅ الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN): توفر إدارة مرنة وديناميكية للبنية التحتية، مما يعزز الكفاءة والأمان.
✅ الشبكات القائمة على التقسيم الافتراضي (Network Slicing): تتيح تخصيص موارد الشبكة وفقًا لاحتياجات التطبيقات المختلفة، مما يحسن الأداء والموثوقية.
✅ الجيل الخامس (5G) وتطوير الاتصالات اللاسلكية: يتيح سرعات اتصال غير مسبوقة ودعمًا لتطبيقات الزمن الحقيقي.
✅ تقنيات الأمان التكيفية: استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف الفوري عن التهديدات السيبرانية وتأمين حركة البيانات تلقائيًا.
🔎 إن تطور الشبكات لا يقتصر على تحسين الاتصالات، بل هو القلب النابض لثورة رقمية كاملة! الاستثمارات الذكية في هذا المجال تضمن مستقبلًا يعتمد على الاتصال الفوري والأداء الفائق.
#وجيزة_تعليمية
#The_world_of_Network
ما هو جدار الحماية؟
جدار الحماية هو درع رقمي يراقب ويُفلتِر حركة مرور الشبكة الواردة والصادرة. وهو أحد خطوط الدفاع الأولى في مجال الأمن السيبراني، ويستخدمه الأفراد والشركات لمنع التهديدات مثل الفيروسات والمتسللين والوصول غير المصرح به.
أهمية جدران الحماية:
تحمي الشبكات من الهجمات الخارجية
تتحكم في حركة مرور البيانات بناءً على قواعد الأمان
تمنع انتشار البرامج الضارة
يمكن أن تكون قائمة على الأجهزة أو البرامج
تشبيه بسيط: تخيل جدار الحماية كحارس أمن على بوابة - يسمح فقط للبيانات الآمنة والموثوقة بالمرور.
نصيحة: احرص دائمًا على تفعيل جدار الحماية وتحديثه، سواء كنت تستخدم جهاز كمبيوتر محمولًا شخصيًا أو تدير شبكة عمل.Читать полностью…
الشكل 8-14: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - المزامنة
Читать полностью…الشكل 8-12: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 10.
الخطوة الزمنية 11:
الحوسبة:
· A1 يحسب خطأ العصبون المحلي E4، والتدرج G4.
التواصل:
وحدات معالجة الرسومات النشطة (25%): A1
في مثالنا، تتناسب الدفعات الدقيقة مع وحدة معالجة رسومات واحدة، لذا لا نحتاج إلى تقسيمها على وحدات معالجة رسومات متعددة. بعد أن تحسب وحدة معالجة الرسومات A1 تدرجات الدفعة الدقيقة الأخيرة، يتم تعديل الأوزان، وتبدأ التكرار الثاني للتمرير الأمامي.
الشكل ٨-١٠: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية ٨.
الخطوة الزمنية ٩:
الحوسبة:
· B1 يحسب خطأ العصبون المحلي E4، والتدرج G4.
· A2 يحسب خطأ العصبون المحلي E3، والتدرج G3.
· A1 يحسب خطأ العصبون المحلي E2، والتدرج G2.
التواصل:
· B1 ينقل الخطأ E4 إلى A2.
· A2 ينقل الخطأ E3 إلى A1.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (٧٥٪): A1، A2، B1
الشكل 8-8: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 6.
الخطوة الزمنية 7:
الحوسبة:
· B2 يعالج المدخل y4 وينتج مخرجات النموذج 4.
· B2 يحسب خطأ العصبون المحلي E3، والتدرج G3.
· B1 يحسب خطأ العصبون المحلي E2، والتدرج G2.
· A2 يحسب خطأ العصبون المحلي E1، والتدرج G1.
التواصل:
· B2 ينقل الخطأ E3 إلى B1.
· B1 ينقل الخطأ E2 إلى A2.
· A2 ينقل الخطأ E1 إلى A1.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (75%): A2، B1، B2
الشكل 8-6: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 4.
الخطوة الزمنية 5:
الحوسبة:
· A2 يعالج المدخل y4 وينتج المخرج y4.
· B1 يعالج المدخل y3 وينتج المخرج y3.
· B2 يعالج المدخل y2 وينتج المخرج 2 للنموذج.
· B2 يحسب خطأ العصبون المحلي E1، والتدرج G1.
التواصل:
· A2 ينقل y4 إلى B1.
· B1 ينقل y3 إلى B2.
· B2 ينقل الخطأ E1 إلى B1.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (75%): A2، B1، B2
يشير الرمز x3 أعلى G1 على وحدة معالجة الرسومات B2 إلى أن الخوارزمية تحسب التدرجات من الخطأ لكل وزن مرتبط بالمدخلات، بما في ذلك الانحياز. تُكرر هذه العملية مع جميع الدفعات الصغيرة الأربع. سيتم استخدام هذه العلامة في الأشكال القادمة أيضًا.
الشكل 8-4: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 2.
الخطوة الزمنية 3:
الحوسبة:
· A1 تعالج المدخل x3 وتنتج المخرج y3.
· A2 تعالج المدخل y2 وتنتج المخرج y2.
· B1 تعالج المدخل y1 وتنتج المخرج y1.
التواصل:
· A1 تنقل y3 إلى A2.
· A2 تنقل y2 إلى B1.
· B1 تنقل y1 إلى B2.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (75%): A1، A2، B1
صغيرة، وتُخزّن على وحدات معالجة الرسومات. تُغذّى هذه الدفعات الصغيرة بالتتابع إلى الطبقة المخفية الأولى على وحدة معالجة الرسومات A1.
ملاحظة 8-1. في هذا المثال، نستخدم مجموعة بيانات تدريب صغيرة. ومع ذلك، إذا كانت مجموعة البيانات كبيرة جدًا بحيث لا تتسع لوحدة معالجة رسومات واحدة، فإننا نجمع بين توازي النموذج، وتوازي خط الأنابيب، وتوازي البيانات لتوزيع عبء العمل بكفاءة. راجع الملاحظة 8-2 لمزيد من التفاصيل.
لقد قسّمتُ التمريرة الأمامية والخلفية إلى خطوات زمنية، والتي تنقسم بدورها إلى مرحلتي حساب وتواصل.
أثناء التمريرة الأمامية، تحسب الخلايا العصبية أولًا المجموع المرجح للمدخلات، وتطبق دالة التنشيط، وتُنتج مُخرَجًا y (مرحلة الحساب). تُنقل المُخرَجات المحسوبة y، المُخزَّنة في ذاكرة وحدة معالجة الرسومات، بعد ذلك إلى وحدات معالجة رسومات مُناظرة باستخدام الوصول المباشر عن بُعد للذاكرة (RDMA) (مرحلة الاتصال).
أثناء التمريرة الخلفية، تحسب خوارزمية الانتشار الخلفي خطأ النموذج (مرحلة الحساب) وتنشره عكسيًا عبر وحدات معالجة الرسومات باستخدام RDMA (مرحلة الاتصال). تم شرح هذه العملية بالتفصيل في الفصل الثاني.
ملاحظة 8-2: في مثالنا، تتلاءم الطبقة المخفية 1 بالكامل مع وحدة معالجة الرسومات A1. وينطبق الأمر نفسه على الطبقات الأخرى، حيث تتلاءم كل طبقة منها مع وحدة معالجة رسومات واحدة. ومع ذلك، إذا كانت مجموعة بيانات الإدخال كبيرة جدًا بحيث لا تتسع لوحدة معالجة رسومات واحدة، فيجب تقسيمها على وحدات معالجة رسومات متعددة. في هذه الحالة، سيتم توزيع الطبقة المخفية 1 على وحدات معالجة رسومات متعددة، بحيث تتعامل كل وحدة معالجة رسومات مع جزء مختلف من مجموعة البيانات. عند حدوث ذلك، يجب مزامنة تدرجات الطبقة المخفية 1 عبر جميع وحدات معالجة الرسومات التي تخزن جزءًا من الطبقة.
عيوب استخدام BFD مع BGP:
كيفية تجنب هذه المخاطر
1. استخدم قيمًا متحفظة للمؤقت:
نقطة البداية المُوصى بها:
الحد الأدنى للفاصل الزمني: 300 مللي ثانية
المضاعف: 3
لا تقل عن 100 مللي ثانية إلا إذا كنت في بيئة مستقرة جدًا مثل مركز بيانات.
2. طبّق BFD على الجلسات الحرجة فقط:
استخدم BFD لجلسات BGP ذات الأولوية العالية (مثلًا، بين أجهزة التوجيه الأساسية، أو مراكز البيانات، أو مزودي خدمة الإنترنت في الاتجاه الأعلى)، وليس لكل جهاز مجاور.
3. راقب جلسات BFD (عبر SNMP أو السجلات):
راقب أي خلل أو شذوذ في BFD للكشف عن مشاكل التكوين مبكرًا.
4. توخَّ الحذر مع iBGP:
تأكد من استقرار IGP قبل استخدام BFD لتجنب أي مُشغِّلات خاطئة.
5. تهيئة صريحة متعددة القفزات (إن لزم الأمر):
استخدم هذا لجلسات BFD متعددة القفزات:
neighbor x.x.x.x bfd multi-hop
6. تجنب التداخل مع اتفاقية مستوى خدمة بروتوكول الإنترنت (IP SLA) أو التتبع (إلا إذا كان التصميم جيدًا):
لا تخلط بين العديد من أدوات اكتشاف الأعطال إلا إذا كنت متأكدًا من عدم تعارضها.
قناة أخبار الكريبتو و المهتم بعالم الاقتصاد و الاسهم العالميه في جميع الأسواق
/channel/Crypto_news8
Crypto news channel for those interested in the world of economics and global stocks in all markets /channel/Crypto_news8
اللهم لا تجعله آخر العهد من صيامنا إياه،فأن جعلته فأجعلني مرحوما ولا تجعلني محروما،الحمدالله على التمام ،الحمدالله على البلوغ،الحمدالله على الصيام والقيام اللهم اجعلنا ممن صام الشهر ايماناً واحتسابا،وادرك ليلة القدر وفاز بالآخرة❤️
Читать полностью…ارخص سعر تفعيل تيليجرام بريميوم بالسوق و فل ثقه
Читать полностью…نجهز لكم بعض الأمور الغير مسبوقه مستعدين؟
Читать полностью…إلى أصدقائنا الأعزاء،
يسرنا ان نعلن لكم عن تحديث رابط مجتمعنا 🛠️ لجعله أسهل للوصول وأكثر تنظيمًا 🌟، وهذا جزء من خطتنا لتطوير تواجدنا الرقمي وتحسين التجربة للجميع. 👨💻✨
يمكنكم الانضمام إلينا عبر الرابط الجديد بكل سهولة:
🔗 /channel/GlobalGrayHatTeam
🔗 /channel/GlobalGrayHatTeamЧитать полностью…
لماذا نستمر في إصلاح بروتوكول BGP باستخدام شريط لاصق؟
ماذا لو استطعنا استبدال 7 طبقات إضافية... بطبقة ذكية واحدة فقط؟
جميعنا نعلم أن بروتوكول BGP لم يُصمم لـ:
الكشف السريع عن الأعطال
استقرار المسار
مقاييس الأداء في الوقت الفعلي
إعادة التوجيه الذكية
لذلك قمنا ببناء طبقات حوله:
1. BFD - للكشف عن الأعطال بشكل أسرع
2. تخميد المسار - لمنع تذبذب المسار
3. الضبط اليدوي - لإصلاح اختيار المسار
4. القياس عن بُعد - لمجرد معرفة ما يحدث
5. وحدات تحكم SDN - لتطبيق قرارات أكثر ذكاءً
6. IPSLA والمسبارات - لقياس جودة المسار
7. نصوص الأتمتة - لتنفيذ عملية إعادة التوجيه
باستخدام طبقة واحدة فقط مدعومة بالذكاء الاصطناعي.Читать полностью…
لا نصوص برمجية.
لا تحقيقات.
لا بروتوكولات إضافية.
فقط Smart BGP.
هذا ليس منتجًا. وليس عرضًا تقديميًا من بائع.
إنها رؤية بحثية أستكشفها - لإعادة التفكير في التوجيه في عصر الذكاء الاصطناعي.
اتمنى يكون الشرح الطويل و المفصل عجبكم😅
اكتبو لنا فالتعلقيات مواضيع حابين نتكلم عنها في المستقبل و لا تنسى دعمنا بالتفاعل🫶🏻
الشكل 8-13: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 11.
إذا كانت مجموعة بيانات الاختبار كبيرة جدًا بالنسبة لوحدة معالجة رسومات واحدة، وكان من الضروري تقسيمها على عدة وحدات معالجة رسومات، فيجب أيضًا مشاركة الطبقات بين وحدات المعالجة. على سبيل المثال، توجد الطبقة المخفية 1 على وحدتي معالجة الرسومات A1 وC1، بينما توجد الطبقة المخفية 2 على وحدتي معالجة الرسومات A2 وC2. يتطلب هذا مزامنة التدرج داخل الطبقة بين وحدات معالجة الرسومات التي تتشارك الطبقة نفسها، مما يؤدي إلى نقل حزم البيانات بين وحدات معالجة الرسومات. يوضح الشكل 8-14 كيفية مزامنة التدرجات أولًا (بين الطبقات). بعد ذلك، تحسب كل وحدة معالجة رسومات متوسط التدرجات (مجموع التدرجات مقسومًا على عدد وحدات معالجة الرسومات). وأخيرًا، تتم مزامنة متوسط التدرجات.
الشكل 8-11: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 9.
الخطوة الزمنية 10:
الحوسبة:
· A2 يحسب خطأ العصبون المحلي E4، والتدرج G4.
· A1 يحسب خطأ العصبون المحلي E3، والتدرج G3.
التواصل:
· A2 ينقل الخطأ E4 إلى A1.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (50%): A1، A2
الشكل 8-9: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 7.
الخطوة الزمنية 8:
الحوسبة:
· B2 يحسب خطأ العصبون المحلي E4، والتدرج G4.
· B1 يحسب خطأ العصبون المحلي E3، والتدرج G3.
· A2 يحسب خطأ العصبون المحلي E2، والتدرج G2.
· A1 يحسب خطأ العصبون المحلي E1، والتدرج G1.
التواصل:
· B2 ينقل الخطأ E4 إلى B1.
· B1 ينقل الخطأ E3 إلى A2.
· A2 ينقل الخطأ E2 إلى A1.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (100%): A1، A2، B1، B2
الشكل 8-7: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 5.
الخطوة الزمنية 6:
الحوسبة:
· تعالج B1 المدخل y4 وتُنتج المخرج y4.
· تعالج B2 المدخل y3 وتُنتج المخرج 3.
· تحسب B2 خطأ العصبون المحلي E2، والتدرج G2.
· تحسب B1 خطأ العصبون المحلي E1، والتدرج G1.
التواصل:
· تنقل B1 y4 إلى B2.
· تنقل B2 الخطأ E2 إلى B1.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (50%): B1، B2
الشكل 8-5: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 3.
الخطوة الزمنية 4:
الحوسبة:
· A1 تعالج المدخل x4 وتنتج المخرج y4.
· A2 تعالج المدخل y3 وتنتج المخرج y3.
· B1 تعالج المدخل y2 وتنتج المخرج y2.
· B2 تعالج المدخل y1 وتنتج مخرج النموذج 1.
التواصل:
· A1 تنقل y3 إلى A2.
· A2 تنقل y2 إلى B1.
· B1 تنقل y1 إلى B2.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (100%): A1، A2، B1، B2
الشكل 8-3: توازي النموذج مع توازي خط الأنابيب - الخطوة الزمنية 1.
الخطوة الزمنية 2:
الحوسبة:
· A1 تعالج المدخل x2 وتنتج المخرج y2.
· A2 تعالج المدخل y1 وتنتج المخرج y1.
التواصل:
· A1 تنقل y2 إلى A2.
· A2 تنقل y1 إلى B3.
وحدات معالجة الرسومات النشطة (50%): A1، A2
توازي النماذج مع توازي خطوط الأنابيب
في توازي النماذج، تُقسّم الشبكة العصبية عبر وحدات معالجة رسومية متعددة، حيث تكون كل وحدة معالجة رسومية مسؤولة عن طبقات محددة من النموذج. تُعد هذه الاستراتيجية مفيدة بشكل خاص للنماذج واسعة النطاق التي تتجاوز حدود ذاكرة وحدة معالجة رسومية واحدة.
على العكس من ذلك، يتضمن توازي خطوط الأنابيب تقسيم النموذج إلى مراحل متتالية، مع تخصيص كل مرحلة لوحدة معالجة رسومية مختلفة. يسمح هذا الإعداد بمعالجة البيانات بطريقة خط الأنابيب، على غرار خط التجميع، مما يُتيح المعالجة المتزامنة لعينات تدريب متعددة. بدون توازي خطوط الأنابيب، ستُعالج كل وحدة معالجة رسومية مُدخلاتها بالتتابع من مجموعة البيانات الكاملة، بينما تبقى جميع وحدات المعالجة الرسومية الأخرى خاملة.Читать полностью…
يتكون مثال الشبكة العصبية في الشكل 8-3 من ثلاث طبقات مخفية وطبقة إخراج. تُخصص الطبقة المخفية الأولى لوحدة معالجة الرسوميات A1، بينما تُخصص الطبقتان المخفية الثانية والثالثة لوحدة معالجة الرسوميات A2 ووحدة معالجة الرسوميات B1، على التوالي. تُوضع طبقة الإخراج على وحدة معالجة الرسوميات B2. تُقسّم مجموعة بيانات التدريب إلى أربع دفعات
يو السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
مليتم صح😅؟
طيب طيب اولا اعتذر على القطعه الصارت سواء في هي القناه أو باقي القنوات بس انا راجع و بمحتوى قوي ان شاءالله فمجال الشبكات و باقي القنوات بإذن الله.
والي حاب يكون ادمن سواء في قناة الأمن السيبراني أو الشبكات أو البرمجة أو الكورسات
بنسوي قناه مختصه باخبار الكريبتو هل في اي دعم؟
We are creating a channel dedicated to crypto news. Is there any support?
❤️ أتمنى لجميع إخواني وأخواتي المسلمين شهر رمضان مبارك
نسأل الله أن يرفع أسعار العملات المشفرة ويجعل شهر مارس مليئا بالأفراح.🤗🌹
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته،
اعلن عن اطلاق موقع GV، وهو موقع لمشاهدة المباريات الرياضية مع توفر بعض القنوات الأخرى التي تخص الأطفال والقرآن، اي انه شامل لجميع انواع القنوات..
https://gv.pvfd.online
@SuperHexa
إلى أصدقائنا الأعزاء،
يسرنا أن ندعوكم إلى سهرتنا السيبرانية المميزة التي ستجمعنا لنناقش مواضيع متنوعة ومثيرة في عالم الأمن السيبراني والثغرات. ستكون فرصة رائعة لتبادل الأفكار، مشاركة الخبرات، والاستفادة من نقاشات عميقة وملهمة. 💻✨
🎁 المفاجأة الكبرى: خلال السهرة، سنكشف عن مفاجأة خاصة لن تودوا تفويتها!
⚡ ماذا يميز هذه السهرة؟
- حضور مختصين وخبراء في مجال الأمن السيبراني لمشاركة خبراتهم وتجاربهم. 👨💻
- نقاشات حول أحدث الثغرات والأساليب المتبعة في اكتشافها واستغلالها. 🔒
- فرصة لطرح أسئلتكم مباشرة والحصول على إجابات من المختصين. 📣
⏰️ تفاصيل السهرة:
🗓 التاريخ: اليوم
⏰️ الساعة: العاشرة مساءًا
📍 المكان: مجتمعنا على تلغرام
🔗 /channel/GlobalGrayHatTeam
🔗 /channel/GlobalGrayHatTeamЧитать полностью…
#Ad
بتعرفو اني هي الأموال حصلت عليها مجانا؟؟؟
و كل هذا عبر اللعب على بوت notpixel و لكن لا تحزن لم تفتك الفرصه فبوت Bums اقوا من Notpixel و مدعوم من التيليجرام اي انك ستحقق ارباح مهوله🤩 رابط الانضمام للبوت⬇️
/channel/bums/app?startapp=ref_gTuGrkEZ
Did you know that I got this money for free??? And all this by playing on the notpixel bot, but don't be sad, you didn't miss the opportunity, because the Bums bot is stronger than Notpixel and is supported by Telegram, which means that you will achieve huge profits 🤩 Link to join the bot
/channel/bums/app?startapp=ref_gTuGrkEZ