22、企业端点设备管理与代理架构解析

企业端点设备管理与代理架构解析

1. 端点设备管理

端点设备管理对于企业的安全性和效率至关重要。在高保障环境中,对设备和用户进行严格控制是必要的。

1.1 数据验证与清除
  • 代理可以验证SKSU签名和数据结构,但不能完全信任其对本地信息的验证,因为代理本身可能被攻破。因此,代理会将SKSU证明报告发送到中央服务进行进一步验证。
  • 中央服务根据验证结果指示代理是正常继续运行还是采取纠正措施,如清除设备中的数据、密钥和应用程序。
  • 如果设备被盗且被攻破,代理功能也会受到影响,但由于SKSU及其私钥仍应是安全的,这通常不会构成严重的安全威胁。不过,擦除设备的请求无法得到确认。企业端点服务撤销对无有效证明报告设备的访问权限,可降低设备成为新漏洞点的风险。
1.2 数据请求处理
  • 除了标准的SKSU证明,代理还可以被查询设备本身或其他本地服务的其他本地数据,如GPS位置信息或服务提供商信息。代理只是转发这些信息并重新打包,供中央服务使用。
  • 由于代理可能被攻破,不能信任其转发的信息。原始数据提供者会使用数字签名等额外安全措施来保证数据完整性。禁用签名或其他完整性或安全功能被视为恶意行为,可能导致端点被禁用。
  • 企业中固定资产(如桌面电脑)的代理报告设备位置信息,并与注册位置进行比较。由于这些设备在企业控制范围内,不需要动态位置数据。
  • 移动资产的代理根据最佳可用信息(如Wi-Fi接入点名称、移动塔标识符、GPS坐标、高度计等)提供位置信息。由于这些设备经常移动且从网络外部连接,动态位置信息对于访问
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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