32、服务器安全保障与故障排查指南

服务器安全保障与故障排查指南

1. 数据加密的重要性及操作步骤

数据安全是服务器管理中的关键环节,而加密则是保障数据安全的重要手段。许多人在备份数据时,往往忽略了加密的重要性。当服务器出现故障或资源停止运行时,备份数据能确保业务的连续性。然而,如果备份介质被盗用或落入他人手中,未加密的备份数据将毫无安全性可言。因此,对于包含个人身份信息、公司机密等敏感数据的备份,必须进行加密处理。

1.1 全磁盘加密的重要性

在安装 Linux 系统时,全磁盘加密是一个值得考虑的选项。以 Ubuntu 为例,无论是服务器版还是工作站版,在安装过程中都可以选择对整个系统进行加密。这对于移动设备(如笔记本电脑)尤为重要,因为这些设备容易被盗取。如果笔记本电脑存储了敏感数据,选择全磁盘加密可以有效防止数据泄露。

1.2 使用 LUKS 加密外部磁盘

为了实现数据加密,我们可以使用 Linux Unified Key Setup(LUKS)对外部磁盘进行加密。以下是具体的操作步骤:
1. 安装 cryptsetup 工具
bash # apt-get install cryptsetup
2. 确定外部磁盘设备名称 :在插入外部磁盘之前,使用 fdisk -l lsblk 命令查看已连接的硬盘列表;插入磁盘后,再次运行命令,确定外部磁盘的设备名称(如 /dev/sdb )。
3. 格式化磁盘并设置

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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