68、安全配置管理与 Windows Intune 全解析

安全配置管理与 Windows Intune 全解析

安全配置管理器(SCM)
导入现有 GPO

有时候,你可能希望将现有的活动组策略对象(GPO)内容导入到安全配置管理器(SCM)中作为基线。操作步骤如下:
1. 在组策略管理控制台(GPMC)中创建 GPO 的常规备份。
2. 切换回 SCM,在右侧窗格中点击“导入 GPO 备份(文件夹)”。
3. 指向 GPO 备份并执行导入操作,此时 GPO 会被转换为基线。

导入现有 GPO 的原因有很多,比如与现有基线进行比较、将其转换为其他格式(如 Excel、DCM 或 SCAP)等。需要注意的是,并非组策略中的每个类别都能正确映射并导入到 SCM 基线中。

比较和合并基线

SCM 仅知晓你导入其中的内容,它本身对现实世界并无了解。虽然微软的 AGPM 工具可以比较两个实际的活动 GPO,但 SCM 也能完成类似的操作,即比较两个基线。这些基线可以是从微软下载的,也可以是之前导入的 GPO。比较基线的步骤如下:
1. 在左侧窗格中点击要比较的基线。
2. 在右侧窗格中找到“比较/合并”选项。
3. 选择第二个基线进行比较。

比较结果会显示不同的类别,如“摘要”“不同的设置”“匹配的设置”“仅在基线 A 中的设置”和“仅在基线 B 中的设置”。当 SCM 能够执行合并操作时,“合并基线”按钮会出现在“导出到 Excel”旁边。不过,SCM 不会合并不同产品的基线,例如将 IE10 基线合并到 Windows 8 基线中。当比较两个导入的 GPO 且不涉及微软基线时,可以看到“合并基线”按钮。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机学习 机学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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