win2008审核策略自动更改 我是被黑了吗?

qq_32721535 2017-03-27 02:50:32
服务器是阿里云的,win2008
之前发现系统日志有奇怪的时间有登录成功的记录,但就1条,之前公司有管网络管理的说过,只有1条登录成功的记录不能说明是被黑了,正常登录成功需要连续留多条记录的。
但不放心所以,修改了安全策略 本地审核策略 加了若干组审核策略,以便有人黑时留下详细记录。
但是发现审核策略会自动重置(不排除黑客修改),重置成未审核状态,而且日志里有审核策略更改的记录(不是我改的,改动用户是当前服务器名),如此测试了几轮。
因为我是搞代码的 网络太高级的真心不懂 所以求教一下 我这种情况是被黑了吗?
附图:
我设置的审核策略

被重置后

点 用户权限分配 显示下图 和这个有关系吗?

系统审核更改日志

附日志内容:
- <Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event">
- <System>
<Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" />
<EventID>4719</EventID>
<Version>0</Version>
<Level>0</Level>
<Task>13568</Task>
<Opcode>0</Opcode>
<Keywords>0x8020000000000000</Keywords>
<TimeCreated SystemTime="2017-03-27T00:55:03.460929100Z" />
<EventRecordID>850137</EventRecordID>
<Correlation />
<Execution ProcessID="496" ThreadID="5260" />
<Channel>Security</Channel>
<Computer>iZ25dm148mbZ</Computer>
<Security />
</System>
- <EventData>
<Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-18</Data>
<Data Name="SubjectUserName">iZ25dm148mbZ$</Data>
<Data Name="SubjectDomainName">WORKGROUP</Data>
<Data Name="SubjectLogonId">0x3e7</Data>
<Data Name="CategoryId">%%8272</Data>
<Data Name="SubcategoryId">%%12289</Data>
<Data Name="SubcategoryGuid">{0CCE9211-69AE-11D9-BED3-505054503030}</Data>
<Data Name="AuditPolicyChanges">%%8448, %%8450</Data>
</EventData>
</Event>


以上 拜求解
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qq_41575365 2018-01-02
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请问楼主解决好问题吗?我的域控制器一样的问题,真是没有办法了
qq_32721535 2017-03-27
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忘说了 重置时间不一定 有时候1下午都正常 下班就重置了 还有时候1会就重置
内容概要:本文围绕“基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究”,系统探讨了多种改进粒子群优化(PSO)算法在边缘计算环境下的应用与性能对比。研究聚焦于深度神经网络(DNN)任务在资源受限边缘设备中的计算卸载问题,采用Matlab实现了自适应权重PSO、混合遗传PSO、模拟退火PSO以及多目标PSO等多种优化算法,并从收敛速度、全局搜索能力、稳定性及复杂场景适应性等多个维度进行综合评估。文章深入剖析了传统PSO算法在任务卸载中存在的早熟收敛与局部最优陷阱等问题,提出了面向不同网络负载、设备异构性和服务质量(QoS)需求的算法选型策略,旨在实现任务延迟最小化、能耗降低与系统资源利用率最大化。此外,研究还提供了完整的仿真框架与实验数据分析,为后续算法优化与工程部署奠定基础。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识,从事边缘计算、深度学习模型部署、智能优化算法研究或物联网系统设计等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①为边缘计算环境中DNN任务的高效卸载提供算法性能基准与选型依据;②对比分析不同启发式优化策略在复杂多目标调度问题中的表现差异,辅助科研与工程实践中算法的设计与改进;③借助Matlab代码实现,支持算法复现、参数调优及在新型边缘场景下的扩展应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解各改进PSO算法的核心机制与实现细节,重点关注不同改进策略对算法收敛行为和优化效果的影响,并尝试在多样化的仿真条件下(如动态网络状态、异构计算节点)验证其鲁棒性与适应性。

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