54、保障Vista系统安全:审计、防恶意软件及相关设置

保障Vista系统安全:审计、防恶意软件及相关设置

在使用Vista系统时,保障系统安全至关重要。这不仅涉及到防止恶意软件的入侵,还包括对系统活动进行审计以确保数据的安全性和完整性。下面将详细介绍如何在Vista系统中启用审计、查看审计日志、防范恶意软件以及管理系统的安全设置。

1. 启用审计

审计功能可以帮助我们监控系统的各种活动,以下是启用审计的具体步骤:
1. 打开“控制面板”,选择“系统和维护”,然后点击“管理工具”。
2. 双击“本地安全策略”,打开“本地安全策略”窗口。
3. 在窗口中,展开“本地策略”,点击“审核策略”,此时窗口应显示如图12 - 11所示的界面。
4. 双击想要更改的审核策略,例如,若要开启权限使用的审计,可进行相应操作,如图12 - 12所示。
5. 选择要审计的事件(或取消勾选不想审计的事件),点击“应用”,然后点击“确定”。
6. “本地安全策略”窗口将更新以反映你对单个审核策略所做的更改。完成操作后,关闭“本地安全策略”和“管理工具”窗口。

此后,对审核策略所做的任何更改都将在系统中体现,并且可以查看发生的审计事件。

2. 更改文件的审计设置

若想让Windows跟踪哪些用户正在打开某个文件,可以为单个文件开启审计功能。具体操作步骤如下:
1. 使用“Windows资源管理器”找到要审计的文件,右键点击该文件,选择“属性”。
2. 点击“安全”选项卡,然后点击“高级”,再点击“审核”,如图12 - 13所示。
3. 点击“编辑”按钮,在弹出的新窗口中点击“添加”。
4. 可以添加想要监控的单个用户或

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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