10.SElinux

基本 SELINUX 安全性概念
• SELINUX ( 安全增强型 Linux ) 是可保护你系统安全性的额外机制
• 在某种程度上 , 它可以被看作是与标准权限系统并行的权限系统。在常规模式中 , 以用户身份运行进程 ,并且系统上的文件和其他资源都设置了权限 ( 控制哪些用户对哪些文件具有哪些访问权 SELINUX 的另一个不同之处在于 , 若要访问文件 , 你必须具有普通访问权限和 SELINUX 访问权限。因此 , 即使以超级用户份 root 运行进程 , 根据进程以及文件或资源的 SELinux 安全性上下文可能拒绝访问文件或资源限 ) 标签selinux 安全上下文访问规则
• WEB 服务器的 HTTPD 进程设置了 SELINUX 上下文system_u:system_r:httpd_t 标签。该上下文的重要部分是第三个用冒号分隔的字段 SELINUX 类型 : httpd_t
• 系统上的文件和资源也设置了 SELINUX 上下文标签 , 并且重要的部分是 SELINUX 类型。例如 , /var/www/html 中的文件具有类型 httpd_sys_content_t 。 /tmp 和/var/tmp 中的文件通常具有类型 tmp_t
• Seliux 策略具有允许以 httpd_t 身份运行的进程访问标记为 httpd_sys_content_t 的文件的规则。没有规则允许这些进程访问标记有 tmp_t 的文件 , 因此将拒绝这些访问 , 即使常规文件权限指出应该允许这些访问

SELINUX模式
Enforcing
强制模式 : SELINUX 主动拒绝访问尝试读取类型上下文为 tmp_t的 web 服务器。在强制模式中 ,SELINXU 既记录冲突 , 也强制执行规则
Permissive
许可模式 : 通常用于对问题进行故障排除。在许可模式下 , 即使没有明确规则 , SELINUX 也允许所有交互 , 并且记录所有被拒绝的交互。 此模式可以用于确定你是否有 SELINUX问题。无需重新引导即可从强制模式转为许可模式 , 或再从许可模式转回强制模式

修改 selinux 安全上下文
• chcon -t
– 一次性定制安全上下文,执行 restorecon 刷新后还原
• semanage fcontext
– 永久更改文件的上下文
这里写图片描述
semanage 命令
• restorecon 是 policycoreutil 软件包的一部分
• semanage 是 policycoreutil-Python 软件包的一部分
• semanage fcontext 可用与显示或修改 restorrecon 用来
设置默认文件上下文的规则
• semanage fcontext 使用扩展正则表达式来指定路径和文
件名。 fcontext 规则中最常用的扩展正则表达式是
(/.*)?, 表示随意地匹配 / 后跟任何数量的字符
• semanage fcontext 将递归地与在表达式前面列出的目录
以及该目录中的所有内容相匹配
这里写图片描述
管理 SELinux 布尔值
• SELinux 布尔值是更改 SELinux 策略行为的开关。
SELinux 布尔值是可以启用或禁用的规则。安全管理员可
以使用 SELinux 布尔值来调整策略 , 以有选择地进行调整
• 许多软件包都具有 man page *_selinux(8), 其中详细说明
了所使用的一些布尔值 ; man -k ‘_selinux’ 可以轻松地找
到这些手册
• getsebool 用于显示布尔值 , setsebool 用于修改布尔值
• setsebool -P 修改 SELinux 策略 , 以永久保留修改。
semanage boolean -l 将显示布尔值是否永久
这里写图片描述
监控 SELinux 冲突
• 必须安装 setroubleshoot-server 软件包 , 才能将SELinux 消息发送至 /var/log/messages
• etroubleshoot-server 侦听/var/log/audit/audit.log 中的审核信息并将简短摘要发送至 /var/log/messages
• 摘要包括 SELinux 冲突的唯一标识符 ( UUIDs ),可用于收集更多信息。 Sealert -l UUID 用于生成特定事件的报告。 Sealert -a /var/log/audit/audit.log 用于在该文件中生成所有事件的报告

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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