42、Linux 系统访问与认证方法全解析

Linux 系统访问与认证方法全解析

1. 权限与用户类别回顾

在 Linux 系统中,文件和目录的权限设置至关重要。可应用于文件或目录的权限主要有三种:
- 读取(Read) :允许查看文件内容或列出目录中的文件。
- 写入(Write) :允许修改文件内容或在目录中创建、删除文件。
- 执行(Execute) :允许将文件作为程序执行或进入目录。

能被分配权限的用户类别通常也有三种:
- 所有者(Owner) :文件或目录的创建者。
- 组(Group) :一组用户的集合,可共享对文件或目录的特定权限。
- 其他(Others) :除所有者和所属组之外的其他用户。

2. 特殊权限位的应用

若要让标准用户以 root 权限运行应用程序,可应用特殊权限位。例如,Sam 遇到这种情况时,应使用 SUID(Set User ID)位。当文件设置了 SUID 位,用户执行该文件时,将以文件所有者(通常是 root)的权限运行。

3. 八进制模式与符号模式权限的转换

八进制模式值 644 对应的符号模式权限是 rw- r– r–。其中,第一个 rw- 表示所有者具有读写权限;第二个 r– 表示所属组具有只读权限;第三个 r– 表示其他用户也只有只读权限。

4. 修改文件和目录所属组的工具

Fre

相关推荐

Ubuntu 20.04 OpenSSH 8.2p1 安全加固实战指南

OpenSSH 是 Linux 系统最核心的远程访问服务,其配置直接决定服务器边界安全水位。理解 SSH 协议中的密钥交换(KEX)、对称加密(Ciphers)、消息认证(MACs)和用户认证机制,是实施有效加固的前提。基于 Ubuntu 20.04 LTS 的 OpenSSH 8.2p1,无需升级主版本即可通过精细化配置实现身份可信、通道加密、行为可控与日志可溯四大目标。技术价值在于平衡安全性与兼容性——例如强制使用 ed25519 密钥提升抗量子能力,禁用不安全 KEX 算法防范中间人攻击,结合 Fai

weixin_33709364的博客 558

NLP对抗鲁棒性:从攻击防御到可验证认证的工程实践

对抗样本是自然语言处理中模型在微小输入扰动下发生错误预测的现象,其本质揭示了深度语言模型在语义空间中的决策边界脆弱性。理解这一现象需回归基础:词向量表征、梯度敏感性与分布外泛化能力。技术价值在于提升模型在真实噪声环境(如错别字、同义替换、中英混杂)下的可靠性,支撑金融合规审查、智能客服、内容安全等高风险场景落地。本文聚焦nlp模块常见面试题背后的工程逻辑,结合TextFooler、PGD、TRADES、Randomized Smoothing等核心方法,系统拆解攻击生成、对抗训练与鲁棒性认证的闭环实践,尤其

weixin_33672400的博客 344

YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

AI大模型医学影像诊断智能识别应用方案.pptx

AI大模型医学影像诊断智能识别应用方案.pptx

LLC谐振变换器恒压恒流双竞争闭环控制simulink仿真(附说明文档)

内容概要:本资源是一套面向电力电子与智能控制领域的综合性科研仿真资料合集,核心聚焦于LLC谐振变换器的恒压恒流双竞争闭环控制策略设计与Simulink建模仿真实现,涵盖半桥LLC、双向全桥LLC等拓扑结构的调频闭环仿真,并提供详尽的说明文档与PPT辅助材料。资源体系不仅深入呈现LLC变换器的动态响应与控制逻辑,还扩展至双有源桥(DAB)变换器的软开关协同优化、最小应力控制、EPS调制策略及新扩展移相角优化等前沿技术,同时集成三相PWM整流器在电网不平衡条件下的功率平衡控制、VOC+SVPWM双闭环控制等典型应用场景。此外,资源包涵盖状态估计(如EKF、UKF、PF)、微电网经济调度、卡尔曼滤波融合、神经网络控制、PID优化、储能系统管理等多个交叉方向,特别强调对顶级EI期刊研究成果的高精度复现,旨在帮助科研人员快速掌握先进控制算法的核心思想与仿真实现方法。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等相关专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源变换器、智能电网、电动汽车、微电网系统研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 深入理解LLC与DAB变换器的闭环控制机理,掌握恒压恒流切换、软开关实现与损耗优化方法;② 利用Simulink平台构建复杂电力电子系统模型,开展动态性能分析与控制器参数整定;③ 复现高水平期刊论文中的先进控制策略,提升科研创新能力与论文发表竞争力;④ 支持毕业设计、科研课题、项目申报及工程原型开发中的仿真验证环节。; 阅读建议:建议结合提供的完整资源目录循序渐进学习,优先研读标注“顶级EI复现”的案例以获取权威方法参考,配合MATLAB/Simulink动手搭建模型,重点关注控制框图设计、调制逻辑实现与仿真结果对比,深入理解算法背后的物理意义与数学推导过程。

概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统阐述了基于概率神经网络(PNN)的变压器故障诊断方法,结合Matlab代码实现分类预测。通过提取变压器运行过程中的关键特征参数,构建PNN模型以实现对正常状态与典型故障状态(如绕组短路、铁芯故障等)的高效分类识别。文章深入剖析了PNN的网络结构、概率密度估计原理、训练机制及分类决策过程,并通过仿真实验验证了该方法在故障诊断任务中具备较高的准确率与鲁棒性,展现了其在电力系统状态监测与智能运维中的良好应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、智能电网等相关领域的研究生、科研人员以及从事电力设备状态监测与故障诊断工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现变压器早期故障的智能化诊断与预警,提升电力系统运行安全性;②为基于神经网络的工业设备故障分类任务提供可复现的算法实现范例与技术验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,动手复现实验流程,深入理解PNN在实际分类问题中的参数配置、训练策略、性能评估方法,并鼓励将该方法迁移至其他电力设备或机电系统的故障诊断场景中进行拓展研究与优化改进。

全能扫描王的实现(python版本)- 目标检测图像矫正

全能扫描王python代码实现,可用于文件扫描或者是图像校正

搬砖猛女的啃书历程 5488

ubuntu20.04开机黑屏卡在/dev/sda1:clean,***files,***blocks,解决心得记录

这个问题如果你百度,会发现目前有很多种解决方法。 有更新显卡驱动的,有卸载上一次安装软件的,还有各种奇奇怪怪的故障原因。 如果你是属于上述情况,那么按照百度和论坛的各种指引操作一般都能解决。 但我这里主要说一种特殊情况,就是我什么也没有操作,我什么也没干。就是正常使用系统关了机突然就报错了。 这也是自己亲自遇到的问题,做个小记录方便以后自己回顾。 上一次出现这种情况我重装系统了,这次用了两个月又出现了,重装成本太高,我接受不了,于是找到解决办法。 首先找个终端进入,进入终端的方法很多,用安装u盘

qq_41517017的博客 2万+

Ubuntu 22.04 LTS升级OpenSSH 9.6p1完整指南(附OpenSSL 3.2.0适配方案)

本文详细介绍了在Ubuntu 22.04 LTS系统中升级OpenSSH至9.6p1版本的全流程,包括OpenSSL 3.2.0的适配方案。从准备工作、依赖库安装、源代码编译到系统集成与配置,提供了完整的操作指南和常见问题解决方法,帮助用户安全高效地完成升级,提升服务器安全性和性能。

i8j9k0l1的博客 318

手把手教你用Kali Linux搭建vulntarget-a靶场环境(附详细配置步骤)

本文详细介绍了如何在Kali Linux环境下搭建vulntarget漏洞靶场,包括环境规划、虚拟化平台配置、靶机系统部署及安全工具链配置等关键步骤。通过实战演练,帮助网络安全从业者和初学者掌握专业级漏洞实验平台的搭建与管理技巧,提升安全测试能力。

weixin_29279101的博客 107

基于Simulink进行光伏逆变器效率分析的仿真建模

特点能量转换:将光伏电池板产生的直流电转换为交流电。效率评估:分析逆变器在不同负载条件和环境条件下的效率。动态特性:考虑温度、光照强度等外部因素对逆变器效率的影响。挑战精确建模:准确地模拟光伏电池板、逆变器及其交互的动力学过程。多因素考量:需要同时考虑输入电压、电流、温度、光照强度等多种因素对逆变器效率的影响。集成度:需要与其他系统(如最大功率点跟踪MPPT算法、电网连接等)无缝集成,以实现全面的系统分析。首先明确要模拟的任务内容。输入条件(如光照强度、温度等)。

amy_mhd的博客 142

深度学习100例-卷积神经网络(CNN)彩色图片分类 | 第2天

文章目录前期工作设置GPU导入数据标准化可视化构建CNN网络编译训练模型预测模型评估 前期工作 设置GPU 如果使用的是CPU可以忽略这步 import tensorflow as tf gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") if gpus: gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU,仅使用第0个GPU tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量

“365天深度学习训练营”报名进行中~ 7854

rk3576 点亮 LCD(eDP)

RK3576 处理器集成了对 **eDP (Embedded DisplayPort)** 接口的支持,主要用于驱动嵌入式或笔记本电脑的内置屏幕。支持 **eDP 1.3 版本协议**, 最大可支持 ****4K@120Hz**。

weixin_35723192的博客 352

【重温童年】基于tkinter模块设计的Q宠大乐斗武器升星模拟器:重温经典,畅享休闲时光

与传统的Q宠大乐斗不同,这款模拟器还加入了一个创新的功能——自定义升星概率。玩家可以根据自己的喜好和策略,为不同的武器设置不同的成功率和降级率。比如,你可以将“嗜血”这把武器的升星难度设置得极高,以体现其稀有性和强大威力;也可以将“平底锅”这样的普通武器设置得相对容易升星,让玩家在升级过程中感受到更多的成就感。这种自定义的概率设置,不仅增加了游戏的趣味性和挑战性,还让玩家在升级过程中有了更多的策略和选择。你可以根据自己的武器库和卷轴数量,制定出最合适的升级计划,从而在游戏中占据先机。

nmdbbzcl的博客 1236

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

上一篇: 9、面向对象编程:Python中的类与对象
下一篇: 10、深入理解Python的作用域、命名空间与模块
lambda
博客等级 码龄23年 49粉丝 1303原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值