18、服务器安全配置:sudo与Netfilter防火墙使用指南

服务器安全配置:sudo与Netfilter防火墙使用指南

1. 使用sudo配置管理员任务

在过去,系统管理员通常以root身份执行管理任务,但这存在安全风险,例如可能误删服务器上的所有数据。在Ubuntu Server中,root账户默认是禁用的,甚至没有密码,因此默认安装后无法以root身份登录。若要执行需要root权限的任务,可使用sudo机制。

sudo的理念是为特定用户定义特定的管理员任务。当用户想要执行被授权的sudo命令时,需在命令前加上sudo。例如,root用户通常使用 shutdown –h 关机,而拥有sudo权限的普通用户则需输入 sudo shutdown –h now ,然后输入密码,即可关机。

完成正常安装后,Ubuntu上的所有管理任务通常都通过sudo执行。若普通用户先运行 sudo passwd root 命令,就能为root用户设置密码,之后便可以root身份工作,这种方法在需要始终使用root权限管理服务器时非常方便。

要创建sudo配置,需使用 visudo 编辑器。该编辑器会打开一个名为 /etc/sudoers 的临时文件,可在其中定义服务器上所有可用的sudo任务。切勿直接编辑 /etc/sudoers 文件,因为一旦出错,可能会导致无法访问系统。

在Ubuntu Server上, visudo 默认使用 nano 文本编辑器。若习惯使用 V

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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