windows基线加固

时间: 2023-08-26 13:15:10 浏览: 82
Windows基线加固是一种提高系统安全性的措施,通过对系统进行配置和设置,以强化系统的防护能力。在加固过程中,可以采取一些措施来增加密码的安全性,如不启用可还原的加密来存储密码,以防止明文密码被获取。此外,还可以更改默认账户名称,禁用Guest用户,启用密码复杂性要求,设置密码长度的最小值,限制账户口令的生存期以及限制口令的重复使用次数。同时,还可以设置口令认证失败次数,以增强系统的安全性。这些措施可以帮助保护系统不受未经授权的访问和恶意攻击的影响。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [安全服务之Windows安全基线及加固](https://blog.csdn.net/Zlirving_/article/details/105832953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

windows基线加固脚本

Windows基线加固脚本是一种用于提高操作系统安全性的自动化工具,它可以通过设置和调整各种安全策略和配置来帮助防止系统被攻击或受到恶意软件的侵害。 这种脚本通常包括一系列针对Windows操作系统的安全配置和设置,例如关闭不必要的服务、限制用户权限、更新操作系统和应用程序、启用防火墙和安全审计功能等。 通过使用Windows基线加固脚本,系统管理员可以在较短的时间内轻松地对多台计算机进行安全设置和配置,从而提高系统的整体安全性和稳定性。 此外,基线加固脚本还可以减轻系统管理员的工作负担,因为它可以自动执行一些繁琐的安全设置,并且可以定期运行以确保系统的安全性得到持续维护。 总的来说,Windows基线加固脚本是一种非常有用的安全工具,可以帮助组织和企业提高其Windows系统的安全性,并降低被攻击的风险。因此,对于任何需要提高Windows系统安全性的组织来说,使用基线加固脚本都是非常值得推荐的做法。

windows基线加固流程

回答: Windows基线加固流程包括磁盘配额设置和远程会话策略。磁盘配额设置可以限制指定账户的磁盘空间,避免某个用户过度使用磁盘空间导致其他用户无法使用,甚至影响系统的正常运行。具体操作为打开“我的电脑”,选择C盘属性,进入配额设置界面,启用磁盘管理,将磁盘空间限制为90GB,并设置警告等级为90GB,同时启用记录事件功能。\[1\] 远程会话策略用于控制远程桌面服务的会话连接。默认情况下,远程桌面服务允许用户从远程桌面会话开连接,而不用注销和结束会话。为了加强安全性,可以启用会话时间限制策略,指定一段时间后自动删除已断开连接的会话。具体操作为打开命令提示符,输入“gpedit.msc”,进入组策略编辑器,找到远程桌面会话主机的会话时间限制设置,启用设置已中断会话的时间限制,并将结束已断开连接的会话设置为5分钟。\[1\] 通过以上的磁盘配额设置和远程会话策略,可以加固Windows系统,提高系统的安全性和稳定性。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Windows基本的安全加固策略](https://blog.csdn.net/weixin_49924850/article/details/108678651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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