16、深入解析Azure安全实施:关键特性与操作指南

深入解析Azure安全实施:关键特性与操作指南

1. 特权身份管理(Privileged Identity Management)

Azure AD 特权身份管理(PIM)为用户提供了诸多功能,包括查看哪些用户是 Azure AD 管理员、按需启用 Office 365 或 Intune 等管理服务,还能接收管理员分配变更或访问历史的报告。它允许用户监控、管理和控制组织内的访问权限,可访问 Azure AD 资源及相关服务。当授予特权角色访问权限时,用户还能收到警报。

要使用 Azure PIM,需先激活它,具体步骤如下:
1. 在市场中找到 Azure AD PIM。
2. 点击后,可能因安全原因需重新验证 MFA,点击“Verify my identity”后输入 MFA 令牌。
3. 验证成功后,开始初始设置,引导用户选择租户中具有特权的账户,也可选择符合请求特权角色权利条件的账户。
4. 若在向导中未选择任何角色或用户作为符合条件的对象,默认会将安全管理员和特权角色管理员角色分配给第一个进行 PIM 设置的用户,只有拥有这些角色才能管理其他特权账户并赋予其权利。
5. 完成设置后,可通过 Azure AD PIM 管理所选的符合条件的特权账户和角色,包括添加或移除符合条件的用户,还能管理特权角色的激活设置,使特权角色更透明、可跟踪,并实现即时(JIT)管理模型。

此外,Azure AD PIM 还具备强大的监控和审计功能,能轻松跟踪特权账户的使用情况和滥用行为,与 Azure AD 身份保护结合使用时更为有用。

2. 身份保护(Identity Protection)

Azure

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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