22、SSH 安全远程管理全攻略

SSH 安全远程管理全攻略

1. SSH 端口安全与服务管理

1.1 端口攻击风险与应对策略

默认的 SSH 端口 22 是攻击的热门目标,互联网上充斥着自动攻击工具,它们会随机攻击主机。查看防火墙日志,你会发现大量试图暴力破解端口 22 的垃圾信息。为了应对这种情况,一些管理员会采取以下策略:
- 仅在需要时启动 SSH 守护进程。
- 将 SSH 运行在非标准端口,可在 /etc/ssh/ssh_config 中进行配置,例如:

Port 2022

同时,要检查 /etc/services 以确保使用的端口未被占用,并为非标准端口添加条目。使用非标准端口虽不能骗过专业的端口扫描器,但能减轻攻击压力,减少日志文件的负载。此外,DenyHosts 工具可用于防范这些攻击。

1.2 服务重启与重载

  • Red Hat 的 condrestart (条件重启)仅在服务已运行时才会重启,若服务未运行则会静默失败。
  • reload 命令可让服务重新读取配置文件,而无需完全关闭并重新启动,这是一种无中断激活更改的好方法。

如果你使用的发行版中没有 condrestart 等命令,可以从使用这些命令的系统中复制并根据自己的系统进行调整。初始化脚本只是 shell 脚本,易于定制。

2.

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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