61、Linux安全技术:PAM与AppArmor深度解析

Linux安全:PAM与AppArmor解析

Linux安全技术:PAM与AppArmor深度解析

1. PAM(可插拔认证模块)技术详解

1.1 PAM时间限制模块(pam_time)

PAM模块中使用 time.conf 的是 pam_time 。可以通过以下命令查看系统事件配置文件中 pam_time 模块的使用情况:

$ grep -nr "pam_time" /etc/pam.d/

示例输出如下:

/etc/pam.d/su:29:# account    requisite  pam_time.so
/etc/pam.d/login:78:# account    requisite  pam_time.so

如果 pam_time 未列出,需要修改 /etc/pam.d/common-auth 文件,在配置文件的“account”部分顶部添加以下内容,使PAM强制执行时间限制:

account    required   pam_time.so

1.2 使用PAM强化密码策略

当修改密码时, pam_cracklib 模块会参与其中。该模块会提示用户输入密码,并根据系统字典和一组规则检查密码强度。使用 pam_cracklib 可以检查新密码

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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