16、基础 Linux 安全与自动化任务管理

基础 Linux 安全与自动化任务管理

在 Linux 系统的使用过程中,安全问题和任务自动化是非常重要的两个方面。下面将详细介绍 Linux 系统中的安全风险以及如何使用 crontab 命令实现任务自动化。

1. Linux 安全风险监测

在 Linux 系统中,我们可以通过查看 /var/log/secure 日志文件来监测潜在的安全风险。例如,使用 grep ssh /var/log/secure 命令可以检索与 SSH 相关的日志信息。

从检索结果中,我们可能会发现攻击者尝试登录系统的迹象。攻击者通常会先尝试一些常见的用户名,如 chivas frank ,如果这些尝试失败,他们可能会继续尝试,直到找到一个有效的系统用户,如 ging 。一旦找到有效的用户,攻击者的破解程序就会集中精力尝试破解该用户的密码。

需要注意的是,攻击者可能会伪造 IP 地址,所以不能仅仅根据日志中的 IP 地址来判断攻击者的真实身份。

另一种常见的安全风险是本地系统用户多次尝试使用 su 命令。这可能意味着攻击者已经利用某个用户的弱密码进入了系统,并试图提升权限成为 root 用户。我们可以使用 grep su: /var/log/secure 命令来查找系统中使用 su 命令的记录。如果发现类似以下的模式,建议立即更改受影响用户的密码:

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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