14、微软 Azure 云威胁预防框架指南

微软 Azure 云威胁预防框架指南

1. 配置和启用风险策略

1.1 风险策略概述

登录风险策略和用户风险策略可自动响应环境中的风险检测,并允许用户在检测到风险时进行自我修复。

1.2 选择可接受的风险级别

需要决定愿意接受的风险级别,以平衡用户体验和安全态势。建议将用户风险策略阈值设置为高,登录风险策略设置为中及以上,并允许自我修复选项。选择阻止访问而非允许自我修复(如密码更改和多因素身份验证)会影响用户和管理员。高阈值可减少策略触发次数,最小化对用户的影响,但会排除低、中风险检测;低阈值会增加用户中断次数。配置的可信网络位置可用于身份保护的一些风险检测,以减少误报。

1.3 风险修复

组织可在检测到风险时选择阻止访问,但这可能会阻止合法用户。更好的解决方案是允许使用 Azure AD 多因素身份验证(MFA)和自助服务密码重置(SSPR)进行自我修复。
- 用户风险策略触发时:管理员可要求安全密码重置,要求用户在使用 SSPR 创建新密码前完成 Azure AD MFA,以重置用户风险。
- 登录风险策略触发时:可触发 Azure AD MFA,允许用户使用注册的身份验证方法证明身份,重置登录风险。

1.4 排除项

策略允许排除某些用户,如紧急访问或应急管理员账户。组织可能需要根据账户使用方式从特定策略中排除其他账户,并定期审查排除项是否仍然适用。

1.5 启用策略

可在条件访问和身份保护两个位置配置这些策略,使用条件访问策略进行配置是首选方法,可提供更多上下文,包括增强的诊断数据、仅报告模式集成

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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