8、Windows 角色管理与报告审计的实用方案

Windows 角色管理与报告审计的实用方案

1. 能力管理组概述

在角色访问控制(RBAC)中,能力管理组起着关键作用。当一个能力管理组包含大量用户或计算机时,这可能意味着这些用户或计算机共享一个由业务驱动的特征,这个特征应被定义为一个角色。

重要的是,要将资源访问能力管理组集中到一个或多个专用的组织单元(OU)中,并将资源访问能力管理组与其他类型的组分开。这是因为可能会有大量的资源访问管理组,并且你可能会将这些组的成员管理工作下放到组织中的帮助台或资源的实际所有者。将资源访问组放在单个 OU 或 OU 分支中,有助于有效地进行委托管理。

资源访问能力管理组应是一个或多个专用 OU 中的域本地安全组,这样便于将组的成员管理委托给支持团队或资源所有者。这些组主要应包含角色组(用户和计算机角色),但通常也会包含个别用户或计算机账户,这些账户是规则的例外,它们需要访问资源,但又不完全符合已拥有该访问权限的某个角色。组名应包含一个用于指示该组用于 RBAC 目的的前缀,如 ACL_,包含资源集合的唯一标识符,并以指示访问级别的后缀结尾。

在我们的 RBAC 场景中,只需要两个能力管理组:ACL_Budget_Read 和 ACL_Budget_Edit。如果你在实验室中测试这个解决方案,可以在 Groups OU 中创建一个名为 Resource Access 的 OU,并为每个能力创建一个域本地安全组。

2. 业务需求的表示

业务需求通过将角色组以及偶尔的个别用户和计算机嵌套到能力管理组中来表示。在我们的场景中,将四个部门角色组(如营销、销售等)添加到 ACL_Budget_Read 组中,同时添加审计人员和代表 CEO

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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