关于域内数据访问的问题

chengaorui 2007-03-08 10:30:00
win2000操作系统,在域环境下,请问域内的普通电脑有什么办法能够禁止\防御\记录域管理员权限(Domain admin)对本机数据的访问?
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aiyazs 2007-03-12
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在Domain中你的权限不可能超过管理员。只要他愿意你的努力都是白费的
除非你断开和Domian的联系。

统计访问的话可以使用审核策略。
kaka021 2007-03-12
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你的 安全模板可以记录~
chengaorui 2007-03-09
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我现在是这样做的,把所有重要的资料集中放在E盘,创建一个批处理添加入启动项,内容是net share e$ /del .每次电脑重启时自动把E盘的默认共享给删除.
请问1.这样操作是否有效?
2.有什么软件可以自动记录domain amdin通过任何方式访问我的数据?
kaka021 2007-03-09
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你可以用数据加密~~
但是还是权限还是被夺去~~
kaka021 2007-03-09
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首先我得告诉你
在域的环境下
你的机器的权限不可能高过域管
空心兜兜 2007-03-09
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帮顶…………
chengaorui 2007-03-09
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还有没有其它人知道的?求救》》》》》
chengaorui 2007-03-08
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谢谢scz123,我也想过组策略,但domain admin能改回去...
请问还有其它什么办法吗?比如安装什么软件,至少能够实现记录某某用户在某某时间内访问过?
scz123 2007-03-08
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一、阻止网络访问
1、修改组策略可以阻止(拒绝网络访问此计算机),但域策略可以被管理员改回
2、安装防火墙,阻止公享,但这样所有人都无法访问了

二、阻止本地登录
1、修改组策略可以阻止(拒绝本地登录),但域策略可以被管理员改回
课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量多方位分析、营销多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程 随着互联网的发展,数据的不断膨胀,从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库,再到大数据技术,技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变,最初的数据仓库能解决我们的问题,但是随着时代发展,企业已经不满足于数据仓库,希望有更强大的技术来支撑数据的存储,包括结构化,非结构化的数据等,希望能够积累企业的数据,从中挖掘出更大的价值。基于这个背景,数据湖的技术应运而生。 本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。 项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案(全渠道、全环节、全流程) 在互联网发展浪潮中,数据对于企业的价值是非常大的,怎么管理好数据,以及快速挖掘数据价值,共享数据价值,急需一套解决方案,在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题数据中台解决的问题,包括:效率问题、协作问题、能力问题数据中台是聚合和治理跨数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念。 本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解,带大家构建数据中台,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。 课程包含几大模块:数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等,对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

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