博客
关于我
多主机免密互信
阅读量:349 次
发布时间:2019-03-04

本文共 535 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

准备三台机器:192.168.57.131、192.168.57.132、192.168.57.133。

在每台机器上执行以下操作:

  • 检查当前是否已生成公钥:
  • pwdls -a

    结果显示三台机器均未生成过公钥。

    1. 生成各自的公钥:
    2. ssh-keygen

      默认生成公钥并保存在~/.ssh/id_rsa.pub,建议设置密码保护。

      1. 将公钥添加到其他机器的~/.ssh/authorized_keys文件中:
      2. ssh-copy-id 192.168.57.131

        注意:在添加时可能会提示身份验证信息,这是正常操作,继续输入yes确认。

        1. 验证添加是否成功:
        2. ls .ssh/authorized_keys

          确认文件中包含所有机器的公钥。

          1. 使用scp命令将authorized_keys文件传输到其他机器:
          2. scp .ssh/authorized_keys 192.168.57.132:/root/.ssh/scp .ssh/authorized_keys 192.168.57.133:/root/.ssh/
            1. 测试SSH连接:
            2. ssh 192.168.57.132

              系统会提示是否继续连接,输入yes即可无需密码登录。

              完成以上步骤后,三台机器之间的SSH访问应已配置完成。

    转载地址:http://pgkh.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Objective-C实现获取CPU温度(附完整源码)
    查看>>
    Objective-C实现获取文件头的50个字符(附完整源码)
    查看>>
    Objective-C实现随机图生成器算法(附完整源码)
    查看>>
    OJ中常见的一种presentation error解决方法
    查看>>
    OK335xS UART device registe hacking
    查看>>
    ok6410内存初始化
    查看>>
    one_day_one--mkdir
    查看>>
    OpenCV 中的图像转换
    查看>>
    opencv5-图像混合
    查看>>
    opencv9-膨胀和腐蚀
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>