48、Linux系统安全与相关技术知识汇总

Linux系统安全与相关技术知识汇总

1. 系统安全问题解答

1.1 服务器合法性判断

仅通过服务器名称无法确定其是否合法。计算机可能需要运行某些服务器,也可能不需要,服务器的存在可能是有意的、偶然的,也可能是入侵的迹象。例如,SSH 服务器的存在并不一定能确保安全;FTP 虽不是安全协议,但在某些情况下仍有用,不能仅因其存在就怀疑;虽然有些管理员出于安全原因更喜欢 Postfix 或 qmail 而非 sendmail,但 sendmail 本身不一定不好,且仅根据名称不能保证 sshd 和 proftpd 服务器合法。

1.2 端口扫描工具使用

Nmap 等端口扫描工具虽对安全有用,但也会被攻击者使用,很多组织有限制其使用的政策,所以使用前需获得许可。端口扫描工具不会损坏 /etc/passwd 文件,无需备份;也不需要目标系统的 root 密码,询问该密码可能会被视为可疑行为。虽然可以用 sudo 运行 Nmap 进行 TCP 扫描,但并非必需,也可通过其他方式以 root 身份运行 Nmap 进行 UDP 扫描。

1.3 用户访问限制配置文件

用于限制用户访问的配置设置位于 /etc/security/limits.conf 文件中。

1.4 识别开放端口的工具

Nmap 通常用于扫描远程计算机,也可扫描本地计算机;netstat 和 lsof 工具可识别本地计算机上正在监听连接(即开放端口)的程序;portmap 程序用于网络文件系统(NFS)和其他一些服务器,但不用于识别开放端口。

1.5 查找 SUID 文件

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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