博客
关于我
Linux学习--第八天--acl、SetUID、SetGID、chattr、lsattr、sudo
阅读量:808 次
发布时间:2023-02-03

本文共 1365 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

ACL 权限管理

文件系统中的 ACL(访问控制列表)权限管理是一种灵活的权限分配机制,允许管理员为特定文件或目录指定访问权限,不受用户组的限制。与传统的组权限不同,ACL权限直接针对用户或组,提供更细粒度的控制。

查看分区信息

在操作 ACL权限之前,需确保文件系统支持 ACL。可以通过以下命令查看分区信息:

df -hdump2fs -h /dev/sda3

注意:-h 参数仅显示超级块信息,若需查看磁盘快组详情,请勿使用该参数。

临时设置 ACL

为特定文件或目录设置 ACL权限,可使用以下命令:

mount -o remount,acl /

此命令设置 ACL权限为临时生效,永久设置需修改 /etc/fstab 文件。

####永久设置 ACL将 ACL权限永久添加至文件系统配置中,编辑 /etc/fstab 文件:

vi /etc/fstab

在文件末尾添加以下行:

UUID=fadf-fds-adfaf-sdfa-fafdasdsadfsdf / ext4 defaults,acl

然后重新挂载文件系统:

mount -o remount /

ACL权限命令参考

选项 描述
-m 设置 ACL权限
-x 删除指定 ACL权限
-b 删除所有 ACL权限
-d 设置默认 ACL权限
-k 删除默认 ACL权限
-R 递归设置 ACL权限

示例

为用户 shiting 设置 ACL权限:

setfacl -m u:shiting:rwx /test

若需递归设置权限:

setfacl -m u:shiting:rwx -R /test

删除 ACL权限

删除特定用户或组的 ACL权限:

setfacl -x u:用户名 /testsetfacl -x g:组名 /test

删除所有 ACL权限:

setfacl -b /home/project

SetUID 和 SetGID

SetUID 和 SetGID 是 Linux 中文件和目录的特殊权限,允许普通用户执行特定任务。SetUID 让普通用户成为超级用户,SetGID 类似于 SetUID,但适用于组。

SetUID 示例

为文件或目录设置 SetUID:

chmod u:suid:u:uid /test

注意:SetUID 权力极为危险,建议谨慎使用。

chattr 命令

chattr 命令用于设置和查看文件或目录的特殊属性(attributes)。

示例

设置不可删除属性:

chattr +i /test

设置只允许增加数据属性:

chattr =a /test

查看属性

查看文件或目录的属性:

lsattr -a /test

sudo 配置

sudo 是一种常用的权限管理工具,允许普通用户执行特定的超级权限任务。

示例配置

编辑 /etc/sudoers 文件:

visudo

添加以下规则:

root ALL=(ALL) ALL%wheel ALL=(ALL) ALL

常用命令

执行特定命令:

sudo apt updatesudo useradd micu

总结

通过合理配置 ACL权限、SetUID/SetGID、chattr 和 sudo,可以有效管理文件系统权限,提升系统安全性。请谨慎操作,避免滥用权限。

转载地址:http://hqzfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pandas GROUPBY+变换和多列
查看>>
pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
查看>>
Pandas matplotlib 无法显示中文
查看>>
pandas PIVOT_TABLE保持索引
查看>>
Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
查看>>
pandas to_latex() 转义数学模式
查看>>
Pandas 中文官档 ~ 基础用法4
查看>>
Pandas 中的多索引旋转
查看>>
Pandas 中的日期范围
查看>>
pandas 中的时间序列箱线图
查看>>
Pandas 使用指南
查看>>
pandas 分组并使用最小值更新
查看>>
pandas 均值(mean), 均值填充NA(fill_na)
查看>>
Pandas 对数据框的布尔比较
查看>>
pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
查看>>
pandas 找到局部最大值和最小值
查看>>
pandas 按日期和年份分组,并汇总金额
查看>>
pandas 数据帧到PostgreSQL表中使用的是没有SQLAlChemy的心理复制2吗?
查看>>
pandas 数据帧多行查询
查看>>
pandas 数据框将 INT64 列转换为布尔值
查看>>