基于WSUS技术的高校机房系统更新的探索和实践

高校机房信息安全已成为维护和管理工作的一个重要环节．而及时更新操作系统补丁，是弥补安全漏洞、防范感染攻击的根本手段。本文叙述了微软补丁更新方案WSUS拓扑结构和具体功能，结合机房维护的实际，详细了阐述了WSUS在服务器端和客户端的具体部署方法实践表明，该方法对补丁分发、更新进行统一管理，在很大程度上减轻管理人员的压力，有效保证了高校机房信息系统的安全和日常实验教学的实施。     

架设局域网升级服务器WSUS

Windows Server Update Services(WSUS),是微软公司提供的一种免费软件,它提供了Windows部分操作系统的关键更新的分发。基于此技术构建了的WSUS服务器,可以向整个局域网的用户提供免费的WSUS服务,使用此服务,可以快速进行部分Windows操作系统的关键补丁的更新,大大的节省了更新的时间,也节省了网络带宽。本文详细描述了WSUS系统的部署和使用,及WSUS系统的扩展。     

基于WSUS技术的高校机房系统更新的探索和实践

高校机房信息安全已成为维护和管理工作的一个重要环节,而及时更新操作系统补丁,是弥补安全漏洞、防范感染攻击的根本手段。本文叙述了微软补丁更新方案WSUS拓扑结构和具体功能,结合机房维护的实际,详细了阐述了WSUS在服务器端和客户端的具体部署方法。实践表明,该方法对补丁分发、更新进行统一管理,在很大程度上减轻管理人员的压力,有效保证了高校机房信息系统的安全和日常实验教学的实施。     

基于WSUS技术的高校机房系统更新的探索和实践

高校机房信息安全已成为维护和管理工作的一个重要环节,而及时更新操作系统补丁,是弥补安全漏洞、防范感染攻击的根本手段。本文叙述了微软补丁更新方案WSUS拓扑结构和具体功能,结合机房维护的实际,详细了阐述了WSUS在服务器端和客户端的具体部署方法。实践表明,该方法对补丁分发、更新进行统一管理,在很大程度上减轻管理人员的压力,有效保证了高校机房信息系统的安全和日常实验教学的实施。     

使用WSUS 3.0布署办公局域网升级服务器

通过实例简要介绍了WSUS3．0的特性，安装和管理方法，以及客户端的安装方法和常见故障排除。     

局域网内微软补丁自动更新的实现

阐述了如何在win2000 server、software update services（以下简称SUS）的环境下,实现局域网内计算机操作系统补丁的自动更新,可为各单位计算机管理人员提供应用参考.     

WSUS补丁分发系统在医院内网中的应用

针对与互联网物理隔离的医院内网计算机操作系统无法自动更新的问题,提出应用微软的免费软件WSUS来实现医院内网计算机补丁自动更新。通过对WSUS系统在医院内网中的部署和应用的详细介绍,为有效地避免因系统漏洞引起的病毒爆发和恶意攻击提供了一种思路,在减少维护工作量的同时也提高了医院内网的安全性。     

补丁分发系统在图书馆的应用

系统漏洞严重威胁局域网的安全,利用微软公司提供的免费软件WSUS,可以及时地向客户端分发Windows操作系统系统补丁,有效地避免因系统漏洞引起的病毒爆发和恶意攻击。在减少维护工作量的同时,使图书馆网络的安全性得到了较大提高。详细介绍了WSUS系统在图书馆的部署和应用。     

基于WSUS的校园网补丁管理系统的设计与实现

操作系统漏洞是计算机安全的重大隐患。为加强校园网计算机补丁安装的管理,消除补丁漏打、迟打现象,设计了一种校园网补丁管理解决方案。该方案将微软WSUS技术和“清扬”内网管理系统有机结合,实现补丁自动下载和分发,及时、正确地安装补丁,从而确保校园网安全运行。     

基于WSUS的校园漏洞扫描及修复技术

针对校园群体的特殊性,设计了基于WSUS服务的校园漏洞扫描及修复算法,绑定到校园上网客户端上,定时扫描PC机漏洞,采用数据库校验、FTP服务器高速下载以及后台无界面安装的形式,不影响客户正常使用,时刻保持PC机清洁无漏洞。并做日志记录,确保PC机漏洞的完整修复,从而保障校内大网络的安全。     

自动更新在校园网内的部署研究

本文就系统自动更新在校园网内的部署进行了研究,设计了客户端安装程序、退出机制和全面的解决方案,文中还分析了存在的安全风险。实践证明,在校园网内部部署系统自动更新不失为一种保障网络安全、高效运行的有效手段,但存在潜在的安全风险。     

基于Windows 2000 Advanced Server部署补丁服务器

该文通过部署补丁服务器的方式将旧服务器变废为宝,实现了内网补丁自动更新,既节省了资源又有效地保障了内网安全。     

基于乘性规则的支持向量域分类器

该文提出了一种基于支持向量域描述(SVDD)的学习分类器．在两类样本分类中,该算法在训练时通过对1类样本的描述求取包含1类样本的球形边界．然后通过该边界对两类样本数据进行分类,并且在求取边界的优化问题中,采用乘性规则来直接求取Lagrange乘子,而不是用传统的二次优化方法．该文所获得的学习算法和支持向量机(SVM)与序列最小优化(SMO)算法相比,不仅降低了样本的采集代价,而且在优化速度上有了很大提高．通过CBCL人脸库的仿真实验．将该算法和SVM、SOM算法的实验结果进行对比,说明了该学习算法的有效性．