


Comment surveiller et gérer efficacement les appareils USB dans un environnement de bureau à l'aide de Python?
Python aide: améliorer l'efficacité de surveillance des périphériques USB de bureau
Assurer la sécurité des informations sur les bureaux est cruciale, en particulier la prévention efficace des appareils USB non autorisés se connectant aux ordinateurs de l'entreprise. Cet article présentera comment utiliser le langage de programmation Python pour surveiller l'état de connexion des appareils USB et mobiles de l'ordinateur en temps réel pour assurer l'environnement de bureau sûr.
Défis et lacunes
De nombreuses entreprises sont confrontées au problème de l'accès aux ordinateurs à volonté avec des appareils USB ou des appareils mobiles (tels que les téléphones mobiles). Certains tentent d'utiliser Python et Pyqt pour développer des programmes de surveillance, lire et enregistrer les informations de disque en démarrant et l'alerter une fois qu'un nouveau disque est trouvé. Cependant, cette approche a des défauts et ne peut pas répondre pleinement aux besoins de sécurité.
Solutions Python efficaces
Bien qu'il existe de nombreux appareils USB sur le marché qui désactivent les logiciels, si vous préférez les solutions Python, disk_partitions()
de la bibliothèque psutil
sera idéale. Cette méthode peut obtenir avec précision les informations du disque, où opts
peut identifier le disque mobile.
L'extrait de code suivant montre comment détecter un périphérique USB à l'aide de la bibliothèque psutil
:
Importer Putil def monitor_usb (): Partitions = PSUtil.Disk_Partitions () pour la partition dans les partitions: Si «amovible» dans partition.opts.lower (): print (f "Discover Device amovible: {partition.device}") # Ajouter une alarme ou une autre logique de traitement ici # Exécutez la fonction de surveillance si __name__ == "__main__": Monitor_USB ()
Grâce à cette méthode, vous pouvez identifier avec précision les connexions de l'USB ou d'autres appareils mobiles, surveillant ainsi efficacement les appareils USB des ordinateurs de bureau et améliorant la sécurité de l'information.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Memebox 2.0 redéfinit la gestion des actifs cryptographiques grâce à une architecture innovante et à des percées de performance. 1) Il résout trois principaux points de douleur: les silos d'actifs, la désintégration du revenu et le paradoxe de la sécurité et de la commodité. 2) Grâce à des pôles d'actifs intelligents, à la gestion des risques dynamiques et aux moteurs d'amélioration du rendement, la vitesse de transfert croisée, le taux de rendement moyen et la vitesse de réponse aux incidents de sécurité sont améliorés. 3) Fournir aux utilisateurs la visualisation des actifs, l'automatisation des politiques et l'intégration de la gouvernance, réalisant la reconstruction de la valeur utilisateur. 4) Grâce à la collaboration écologique et à l'innovation de la conformité, l'efficacité globale de la plate-forme a été améliorée. 5) À l'avenir, les pools d'assurance-contrat intelligents, l'intégration du marché des prévisions et l'allocation d'actifs axés sur l'IA seront lancés pour continuer à diriger le développement de l'industrie.

La mesure des performances du thread en C peut utiliser les outils de synchronisation, les outils d'analyse des performances et les minuteries personnalisées dans la bibliothèque standard. 1. Utilisez la bibliothèque pour mesurer le temps d'exécution. 2. Utilisez le GPROF pour l'analyse des performances. Les étapes incluent l'ajout de l'option -pg pendant la compilation, l'exécution du programme pour générer un fichier gmon.out et la génération d'un rapport de performances. 3. Utilisez le module Callgrind de Valgrind pour effectuer une analyse plus détaillée. Les étapes incluent l'exécution du programme pour générer le fichier callgrind.out et la visualisation des résultats à l'aide de Kcachegrind. 4. Les minuteries personnalisées peuvent mesurer de manière flexible le temps d'exécution d'un segment de code spécifique. Ces méthodes aident à bien comprendre les performances du thread et à optimiser le code.

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