57、计算机系统安全与Linux系统发展全解析

计算机系统安全与Linux系统发展全解析

在当今数字化的时代,计算机系统的安全与操作系统的发展是至关重要的话题。我们将深入探讨计算机系统安全的相关知识,以及Linux操作系统的历史和发展。

计算机系统安全
访问控制列表

在Windows系统中,访问控制列表(ACL)是保障系统安全的重要机制。它由访问控制条目(ACE)组成,每个条目包含个体的安全ID和访问掩码,用于定义对对象的所有可能操作,并为每个操作指定允许或拒绝访问的值。例如,文件“foo.bar”的安全描述符可能有所有者“avi”,其自由访问控制列表如下:
- avi — 所有访问权限
- 组cs — 读写访问权限
- 用户cliff — 无访问权限

此外,它可能还有一个系统访问控制列表,用于审计所有人的写入操作。Windows系统中的文件可能有多种访问类型,如ReadData、WriteData、AppendData、Execute等,这使得对对象的访问可以进行精细控制。

Windows将对象分为容器对象和非容器对象。容器对象(如目录)可以逻辑上包含其他对象。默认情况下,在容器对象中创建新对象时,新对象会继承父对象的权限。同样,如果用户将文件从一个目录复制到另一个新目录,文件将继承目标目录的权限。非容器对象则不继承其他权限。而且,如果更改了目录的权限,新权限不会自动应用于现有文件和子目录,用户可以根据需要显式应用。

系统管理员可以禁止在一天的全部或部分时间内使用系统上的打印机,并使用Windows性能监视器来帮助发现即将出现的问题。总体而言,Windows在提供确保安全计算环境的功能方面表现良好,但许多功能默认未启用,这可能是Wi

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器学习(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器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器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. 本文在梳理传统机器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. 机器学习 机器学习是人工智能(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,机器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) 机器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. 机器学习分类 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,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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