4、Mac 安全防护全攻略

Mac 安全防护全攻略

1. 蓝牙安全

蓝牙是一种全球通用的短距离无线网络射频技术,也被称为 IEEE 802.15.1。它能让个人数字助理(PDA)、手机、笔记本电脑、PC、打印机和数码相机等设备相互连接并交换信息。在苹果环境中,苹果蓝牙键盘和鼠标就是常见的蓝牙设备。

蓝牙通过设备配对来工作,配对成功后,设备间可自由交换数据。若要将设备与苹果电脑配对,需让电脑处于可发现状态,多数情况下还需接受配对请求。但如果系统设置为无密码可发现,就可能遭受强制配对攻击。因此,除非正在使用蓝牙设备,否则应关闭蓝牙,以避免安全漏洞。

1.1 蓝牙设置操作

  • 关闭蓝牙 :打开“系统偏好设置”,选择“蓝牙”偏好面板,点击“关闭蓝牙”按钮。
  • 禁用可发现性 :在“蓝牙”偏好面板中,取消勾选“可被发现”选项。
  • 查看和配置已配对设备 :在“蓝牙”偏好面板的“设备”标签页,可查看已与 Mac OS X 电脑配对的设备,并进行相应设置。
  • 配置蓝牙共享选项 :“蓝牙”偏好面板的“共享”标签页可对不同类型的蓝牙连接选项进行更细致的配置,如文件传输、文件交换和同步等。若不使用这些功能,建议禁用,以防攻击。
  • 禁用蓝牙 - PDA - 同步功能 :点击“编辑串口”按钮,在“编辑串口”屏幕中点击“停止串口”按钮。若要使用蓝牙作为串口,应勾选“安全配对”选项,以确保更安全的设备配对。
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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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