18、Docker 安全与网络配置深度解析

Docker 安全与网络配置深度解析

容器权限与安全

在 Docker 中,使用 -v 开关可以将主机路径挂载到容器中,例如挂载 /etc 路径。但这是有风险的,因为在容器中我们作为 root 用户,拥有该路径的文件权限,甚至可以查看真实的 /etc/shadow 文件。这表明默认情况下,容器的限制是部分的。

需要注意的是,以 UID 0 运行容器进程是不可取的。因为一旦进程逃脱其命名空间,主机系统将暴露给具有完全特权的进程。所以,通常应使用非特权 UID 运行标准容器。

特权容器

有时,容器需要一些特殊的内核功能,如挂载 USB 驱动器、修改网络配置或创建新的 Unix 设备。以下是尝试更改容器 MAC 地址的示例:

$ docker run --rm -ti ubuntu /bin/bash
root@b328e3449da8:/# ip link ls
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state…
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
9: eth0: <BROADCAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc noqueue state…
    link/ether 02:42:0a:00:00:04 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
root@b3
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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