413课堂练习《第九章》管理PAM

本文介绍了一套全面的系统安全配置方案,包括设置复杂的密码策略、限制用户资源使用、配置登录失败处理机制等关键步骤,旨在提升系统的安全性。
目录
413课堂练习《第一章》跟踪安全更新
413课堂练习《第二章》管理软件更新
413课堂练习《第三章》创建文件系统
413课堂练习《第四章》管理文件系统
413课堂练习《第五章》特殊权限管理
413课堂练习《第六章》管理附加文件权限
413课堂练习《第七章》监视文件系统变更
413课堂练习《第八章》管理用户账户
413课堂练习《第九章》管理PAM
413课堂练习《第十章》加强控制台安全
413课堂练习《第十一章》安装CA中心
413课堂练习《第十二章》管理CA中心
413课堂练习《第十三章》配置系统日志
413课堂练习《第十四章》配置系统审计
413课堂练习《第十五章》控制网络服务访问

课堂实验

1. 设置口令策略为至少12位,至少包含一个符号和一个数字,此策略对本地和远程均适用,如ssh
[root@serverX ~]# vim /etc/pam.d/system-auth
[root@serverX ~ ]# vim /etc/pam.d/pasword-auth
password    requisite    pam_cracklib.so try_first_pass retry=3 type= ocredit=-1  dcredit=-1 minlen=12

2. 确认修改后的口令策略, i<3mylittleponies 合法, L1b3r8yourself非法
[student@serverX ~]$ passwd

课堂演示
1. 确认没有以student身份的登录,包括图形界面。确保下列操作只通过字符界面或ssh执行。
2. 限制student用户,使其在系统中的进程不能多于5个
[root@serverX ~]# vim /etc/security/limits.conf
......
student hard nproc 5

3. 以student身份 登录字符界面或ssh,开启五个进程
[student@serverX ~]$ cat & ;  cat & ; cat & ; cat & ; cat &

讲解讨论 (封锁非法登录帐户)
(略)

案例(遵从 安全策略)
1. 制定新的口令策略,要求全体用户在下次登录时更改口令,口令至少10位,至少 包括一个大写字母、一个数字和一个非alpha字符
[root@serverX ~ ]# vim /etc/pam.d/system-auth
[root@serverX ~ ]# vim /etc/pam.d/pasword-auth
password    requisite    pam_cracklib.so try_first_pass retry=3 type= ocredit=-1  dcredit=-1 ucredit=-1 minlen=10

2. 连续输入错误口令5次,账户将被关闭5分钟,记录包括从任何渠道的错误登录,系统管理员将出具错误登录的报告并以用户名排序
[root@serverX ~]# vim /etc/pam.d/system-auth
[root@serverX ~]# vim /etc/pam.d/pasword-auth
......
auth required pam_env.so
auth required pam_tally2.so deny=5 unlock_time=300 quiet
......
account required pam_tally2.so
account required pam_unix.so
......
[root@serverX ~]#  pam_tally2

3. 允许用户visitor至多同时开2个会话
[root@serverX ~]# vim /etc/security/limits.conf
visitor hard maxlogins 2

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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