23、Active Directory 安全管理指南

Active Directory 安全管理全指南

Active Directory 安全管理指南

1. 安全与权限管理概述

在网络环境中,确保资源的安全性至关重要。管理安全的一般做法是将用户分配到组中,然后为组授予权限和登录参数,使其能够访问特定资源。为了便于管理并实现分层结构,可以将组放置在组织单位(OU)内,还可以为 OU 中的所有对象分配组策略设置。

常用的管理用户、组和计算机安全权限的工具是 Active Directory 用户和计算机工具。系统管理员常见的任务包括:
- 重置用户密码(例如用户忘记密码时)
- 创建新用户账户(如新员工入职时)
- 根据工作要求和职能的变化修改组成员身份
- 禁用用户账户(例如用户长时间不在办公室且无需访问网络资源时)

2. Active Directory 对象的权限

每个 Active Directory 对象都有一个访问控制列表(ACL),它是允许访问该资源的用户账户和组的列表。对于每个 ACL,都有一个访问控制条目(ACE),用于定义用户或组对该资源的实际操作权限。拒绝权限总是排在首位,这意味着如果用户通过用户或组成员身份拥有拒绝权限,即使他们通过其他用户或组权限拥有明确的允许权限,也将无法访问该对象。

以下是一些可应用于各种 Active Directory 对象的权限及其说明:
| 权限 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 控制访问 | 更改对象的安全权限 |
| 创建子对象 | 在 OU 内创建对象(如其他 OU) |
| 删除子对象 | 删除 OU 内的子对象 |
| 删除树 | 删除一个 OU 及其内部的对象 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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