11、Mac OS X资源访问安全与加密全解析

Mac OS X资源访问安全与加密全解析

1. 账户授权

账户授权用于定义一个账户是否被允许执行某项操作。在Mac OS X中,每个对象和操作都在账户的上下文中进行。每当执行一个操作(如访问文件)时,系统会检查执行该操作的账户是否被允许这样做。授权发生在多个层面,从登录到服务访问和文件访问。

某些Mac OS X服务使用策略数据库来确定账户的能力,这些信息存储在 /etc/authorization 文件中。该文件分为两部分,第一部分包含权限(即授予的许可级别),当满足第二部分中详细规则的条件时,这些权限将被应用。

以屏幕保护程序为例,当配置为需要密码才能解除时,它会使用 /etc/authorization 中的权限来确定解锁规则。当出现授权对话框时,可以使用“详细信息”的展开三角形来确定所请求的权限。对于解锁屏幕保护程序,权限是 system.login.screensaver

现有数据库中的 system.login.screensaver 权限如下:

<key>system.login.screensaver</key>
  <dict>
      <key>class</key>
      <string>rule</string>
      <key>comment</key>
      <string>The owner o
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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