14、网络通信控制与虚拟化安全:SELinux 实战指南

网络通信控制与虚拟化安全:SELinux 实战指南

1. 网络通信控制

在网络通信控制方面,存在顶层和底层控制之分。顶层控制在域级别处理,例如 httpd_t ;底层控制在对等级别处理,例如 netlabel_peer_t

1.1 使用旧风格控制

大多数 Linux 发行版启用了 network_peer_control 功能,这是 SELinux 子系统的一项增强功能,使用对等类来验证对等流量。不过,SELinux 策略可以选择回到之前的方法,即不再通过对等类控制对等流量,而是使用 tcp_socket 类进行通信。此时, tcp_socket 类将用于对等域,并使用 recvfrom 权限。

可以通过 SELinux 文件系统查询 network_peer_control 功能的当前值:

# cat /sys/fs/selinux/policy_capabilities/network_peer_controls
1

如果该值为 0,则之前提到的对等控制将通过 tcp_socket 类而不是对等类处理。需要注意的是,策略功能由 SELinux 策略本身硬编码,管理员无法控制。

1.2 标记 IPsec

在 IPsec 设置中有两个重要概念:
-

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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