kernel.dac_audit = 0

时间: 2024-04-13 17:25:11 浏览: 129
`kernel.dac_audit` 是一个内核参数,用于控制访问权限的审计功能。 在你提供的示例中,`kernel.dac_audit` 的值为 0,表示已禁用访问权限的审计功能。 访问权限的审计功能可以记录系统中对文件和对象的访问操作,以便后续审计和调查。通过启用该功能,系统可以生成日志来跟踪和监控对敏感资源的访问情况,以增强安全性和追踪能力。 然而,禁用 `kernel.dac_audit` 可能会导致无法记录和监控对文件和对象的访问操作,降低了系统的安全性和审计能力。 请注意,具体的内核参数和其对应的含义可能因不同的内核版本和系统配置而有所不同。如果你对特定内核参数或访问权限审计功能有任何进一步的疑问,请提供更多背景信息,以便我可以更好地帮助你。
相关问题

item.user_audit_status === 0 || item.user_audit_status === 1优化一下这个代码

可以使用Array.includes()方法来简化这段代码。可以将0和1作为参数传递给includes()方法,这将返回一个布尔值,指示数组中是否包含这些值。因此,可以将代码简化为以下内容: ``` [0, 1].includes(item.user_audit_status) ``` 这将返回一个布尔值,指示item.user_audit_status是否为0或1。

update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp")

这段代码的意思是什么? 这段代码是将update_df数据框中的所有列(l.*)和另一个数据框(lm)中的审计列拼接在一起。具体来说,将lm数据框中的audit_batch_id、audit_job_id、audit_src_sys_name、audit_created_usr、audit_updated_usr、audit_created_tmstmp、audit_updated_tmstmp这些审计列与update_df的所有列拼接在一起。最终返回的是一个新的数据框,其中包含了原数据框的所有列和审计列。
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if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

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