6、企业 Windows 系统安全管理全攻略

企业 Windows 系统安全管理全攻略

1. 本地管理员密码解决方案

在所有加入域的计算机上为本地管理员账户配置单一密码存在很高的安全风险,可能被用于广泛攻击,如安装恶意软件、提升权限或访问敏感文件。为解决此问题,微软提供了本地管理员密码解决方案(LAPS)。

1.1 LAPS 工作原理

LAPS 通过为域内每台计算机设置不同的随机密码,并将这些密码存储在活动目录(AD)中来工作。管理员可以选择谁能够访问这些密码以支持对 PC 的管理。该解决方案内置于 AD 中,无需其他支持技术或许可证。LAPS 使用组策略客户端扩展(CSE),你需要在受管理的计算机上安装此扩展来执行所有管理任务,其管理工具提供了便捷的配置和管理功能。

1.2 配置组策略设置

配置完成后,你可以创建组策略设置来启用本地管理员密码管理,并控制密码设置的配置:
| 设置项 | 详情 |
| — | — |
| 密码设置(必填) | 生成新密码时使用的字符:默认包括大写字母、小写字母、数字和特殊字符;密码长度:最小 8 个字符,最大 64 个字符,默认 14 个字符;密码有效期(天):最小 1 天,最大 365 天,默认 30 天。 |
| 要管理的管理员账户名称(可选) | 使用内置管理员账户时无需配置,内置管理员账户可通过知名 SID 自动检测,即使重命名也能识别;使用自定义本地管理员账户时需要配置。 |
| 不允许密码过期时间超过策略要求 | 启用此设置时,不允许计划的密码过期时间超过密码设置策略规定的密码有效期。检测到此类过期情况时,密码将立即更改,并根据策略设置密码过期时间。禁用或不配置此设置时,密码过期时间

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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