45、TPM与BitLocker驱动器加密使用指南

TPM与BitLocker驱动器加密使用指南

1. 加密准备与恢复密钥备份

在进行BitLocker加密时,恢复密钥的备份是至关重要的一步。当你在“你想如何备份恢复密钥?”页面时,要选择一个合适的保存位置,优先考虑USB闪存驱动器或其他可移动媒体。之后,你还可以选择将恢复密钥保存到另一个文件夹、打印恢复密钥,或者两者都做。操作时,点击相应选项,然后按照向导步骤设置保存或打印恢复密钥的位置,完成后点击“下一步”。

如果组策略允许,你可以选择仅加密已使用的磁盘空间或整个驱动器,然后点击“下一步”。通常,仅加密已使用的磁盘空间速度更快,这也是较新计算机和驱动器的推荐选项(高安全环境除外)。在“你准备好加密此驱动器了吗?”页面,点击“开始加密”。加密过程所需的时间取决于要加密的数据量和其他因素。而且,加密过程可以暂停和恢复,即使在驱动器未完全加密时关闭计算机,重启后加密会继续,断电时加密状态也会保留。

2. 在USB闪存驱动器上启用BitLocker

对USB闪存驱动器进行加密可以保护存储在该卷上的数据。任何使用FAT、FAT32、exFAT或NTFS格式化的USB闪存驱动器都可以使用BitLocker进行加密。加密驱动器所需的时间取决于驱动器的大小、计算机的处理能力以及计算机的活动水平。

在启用BitLocker之前,你应该在组策略中配置适当的可移动数据驱动器策略和设置,然后等待组策略刷新。如果不这样做就启用BitLocker,可能需要先关闭再重新开启,因为开启时会设置某些状态和管理标志。为确保能够恢复加密卷,应允许数据恢复代理并将恢复信息存储在Active Directory中。如果你使用的是早期版本Windows的闪存驱动器,“允许从早期

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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