运维大法之Linux系统中的权限管理(三)特殊权限和acl权限

本文深入解析Linux系统中的特殊权限设置,包括sticky bit、sgid、suid及ACL访问控制列表的功能与使用方法。通过实例演示如何限制文件删除权限、强制文件组归属以及设定特定用户对文件的访问权限。

特殊权限

stickyid 粘制位

针对目录: 如果一个目录stickyid开启,那么这个目录中的文件只能被文件所有人删除

chmod 1原始权限 dir
chmod o+t dir
在这里插入图片描述
实验
mkdir /pub
chmod 777 /pub
su - westos ----> touch /pub/westosfile
exit
su - han --------> touch /pub/hanfile
rm -fr /pub/hanfile 可以删除
在这里插入图片描述
rm -fr /pub/westosfile 不属于自己的文件也可以删除
在这里插入图片描述
如何解决此问题:
chmod 1777 /pub
chmod o+t /pub
以上两条命令都可以开启pub目录的t权限
su - westos ----> touch /pub/westosfile
exit
su - han --------> touch /pub/hanfile
rm -fr /pub/hanfile 可以删除
rm -fr /pub/westosfile 不属于自己的文件不能删除
rm: cannot remove ‘westosfile’: Operation not permitted

sgid 强制位

针对目录: 目录中新建的文件自动归属到目录的所属组中

设定:
chmod 2源文件权限 dir
chmod g+s dir
示例为强制位的影响:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述*只针对二进制的可执行文件(c程序) 当运行二进制可执行文件时都是用文件拥有组身份运行,和执行用户无关**实验

suid 冒险位

只针对二进制的可执行文件(c程序) 当运行二进制可执行文件时都是用文件拥有者身份运行,和执行用户无关
chmod 4原属性 file
chmod u+s file
示例:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述只针对二进制的可执行文件(c程序) 当运行二进制可执行文件时都是用文件拥有者身份运行,和执行用户无关

acl权限列表

Aiccess Control Lists
访问控制列表
功能: 在列表中可以设定特殊用户对与特殊文件有特殊权限

acl列表开启标识

如图所示,没有"+"代表acl列表未开启在这里插入图片描述
如图所示,有“+”代表acl列表功能开启在这里插入图片描述

acl列表权限读取

getfacl file
显示内容分析

  • file: file 文件名称
  • owner: root 文件拥有者
  • group: root 文件拥有组
  • user::rw- 文件拥有者权限
  • user:lee:rw- 特殊指定用户权限
  • group::r-- 文件拥有组权限
  • group:westos:—特殊指定的用户组的权限
  • mask::rw- 能够赋予特殊用户和特殊用户组的最大权限阀
  • other::r-- 其他人的权限
    在这里插入图片描述
    “注意:” “当文件权限列表开启,不要用ls -l 的方式来读取文件的权限”
acl列表的控制
  • setfacl -m u:user:rw file 设定acl权限

    setfacl -m g:user:rw file

    setfacl -m u::rwx file

    setfacl -m g::0 file在这里插入图片描述

  • setfacl -x u:user file 删除用户的acl权限
    在这里插入图片描述

  • setfacl -b file 关闭在这里插入图片描述

  • acl 权限优先级
    拥有者 > 特殊指定用户 > 权限多的组 >权限少的组 > 其他

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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