29、Mac 应用安全与安装指南

Mac 应用安全与安装指南

1. 应用安全

在 Mac 上获取应用程序最安全的地方是 App Store。Apple 会审核 App Store 中的每个应用程序,如果某个应用程序出现问题,Apple 可以迅速将其从商店中移除,并阻止已安装版本的运行。在 App Store 中,只有 Apple 开发的应用程序在首次启动后可能需要管理员授权,例如 macOS Server 和 Xcode,因为它们都需要安装额外的系统服务。

macOS 包含几种应用安全技术,有助于在安装第三方应用程序时保护用户。例如,系统完整性保护(SIP)默认启用,进程只有在获得特定许可后才能访问资源。尽管有这些安全技术,macOS 在必要时仍允许系统级权限,如安装影响多个用户的软件时,安装程序会要求提供管理员授权。

即使有默认的进程安全机制,应用程序仍可能访问用户拥有的许多文件,这可能导致应用程序读取用户文件并获取未经授权的个人信息。macOS 支持完整的应用程序和进程沙盒化,通过应用沙盒容器,应用程序只能访问其所需的项目。Apple 会对 macOS 中内置的任何可能受益于沙盒化的应用程序或进程进行沙盒化处理,并且 App Store 中的所有应用程序都必须使用应用沙盒化。此外,应用程序在访问用户信息之前必须获得授权。

安全技术 说明
系统完整性保护(SIP) 默认启用,进程需特定许可才能访问资源
应用沙盒化
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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