14、保障 Azure 虚拟桌面安全的全面指南

保障 Azure 虚拟桌面安全的全面指南

在当今数字化的时代,保障虚拟桌面环境的安全至关重要。Azure 虚拟桌面(AVD)作为一种强大的云计算解决方案,为用户提供了灵活的桌面体验,但同时也面临着各种安全挑战。本文将详细介绍如何通过备份配置、使用私有终结点、启用可信启动和机密计算等方法来保障 AVD 的安全。

配置备份

备份是保障数据安全和业务连续性的重要手段。在 AVD 环境中,我们需要对会话主机和 FSLogix 配置文件进行备份。

创建恢复服务保管库

在开始备份之前,需要创建一个恢复服务保管库。具体步骤如下:
1. 访问 Azure 中的备份中心,选择“保管库”,然后点击“+保管库”。
2. 选择支持 Azure 虚拟机的保管库,即恢复服务保管库,然后点击“继续”。
3. 选择正确的订阅、资源组和位置,并为保管库命名,确保名称符合组织的命名约定。
4. 配置冗余选项,但请注意,保护项目后此选项将无法更改,选择应根据组织需求和受保护项目的重要性来决定。
5. 在“保管库属性”中,可以启用不可变存储,或者在“网络”选项卡中配置私有终结点来保障保管库安全,本文示例使用公共访问。
6. 为保管库分配必要的标签,然后点击“查看 + 创建”。
7. 确保所有设置正确后,点击“创建”。

graph LR
    A[访问备份中心] --> B[选择保管库并点击 + 保管库]
    B --> C[选择恢复服务保管库并继续]
    C --> D[选择订阅、资源组、位置并命名]
    D -
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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