Backtrack5 搭建Nessus

本教程详细介绍了如何在Backtrack5中通过下载、安装、注册、添加用户及启动Nessus的过程,确保了Nessus软件的正常运行。
Backtrack5 搭建Nessus
由于BT5的gnome和KDE都木有自行安装Nessus.
1)下载Nessus 注意:得"出去"或者用"代理"出去下载要不然现在Nessus官网直接不断跳转,压根下载和注册都不行。
http://www.nessus.org/products/nessus/nessus-download-agreement
这个时候看到很多版本的Nessus看清楚了下载。
查询系统版本

root@bt:/# cat /proc/version
Linux version 3.2.6 (root@bt) (gcc version 4.4.3 (Ubuntu 4.4.3-4ubuntu5) ) #1 SMP Fri Feb 17 10:40:05 EST 2012
2)安装:

root@bt:~# dpkg -i Nessus-5.0.3-ubuntu1010_i386.deb
(正在读取数据库 ... 系统当前总共安装有 281962 个文件和目录。)
正预备替换 nessus 4.4.1-bt5 (使用 Ness=。。。。。。。。。。。
3)注册:(注意:得出去或者用在线代理出去下载要不然现在Nessus官网直接不断跳转,压根下载和注册都不行。)
http://www.nessus.org/register/ 家用版
然后去邮箱收注册CODE。
root@bt:~# /opt/nessus/bin/nessus-fetch --register 06D1-4FD6-F104-1CED-D9........
4)添加用户
root@bt:/opt/nessus/sbin# ./nessus-adduser
5)启动:
root@bt:/opt/nessus/sbin# /etc/init.d/nessusd start
然后就可以进入了https://yourIP:8834/
首次会有点慢
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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