XSecureLock 使用教程
2024-08-07 13:08:33作者:邬祺芯Juliet
项目介绍
XSecureLock 是一个专为安全性设计的 X11 屏幕锁定工具。它旨在锁定当前的 X11 会话,并且只有在用户通过身份验证(通常是登录密码)后才允许解锁。在锁定状态下,它可以启动屏幕保护程序进程,并在接收到输入事件时显示登录对话框以允许解锁。
项目快速启动
安装 XSecureLock
首先,确保你的系统已经安装了必要的依赖项。然后,你可以通过以下命令从 GitHub 仓库克隆并安装 XSecureLock:
git clone https://github.com/google/xsecurelock.git
cd xsecurelock
./configure
make
sudo make install
配置和运行 XSecureLock
你可以通过设置环境变量来配置 XSecureLock。以下是一个示例命令,用于启动 XSecureLock 并设置屏幕保护程序为 saver_xscreensaver:
xsecurelock env XSECURELOCK_SAVER=saver_xscreensaver
应用案例和最佳实践
安全锁定屏幕
XSecureLock 可以确保在用户离开计算机时,屏幕会被锁定,从而防止未经授权的访问。这对于需要保护敏感数据的环境尤为重要。
集成到桌面环境
确保你的桌面环境不会自动启动其他屏幕锁定工具,因为多个屏幕锁定工具可能会相互干扰。你可以通过配置文件或桌面环境的设置来禁用其他锁定工具。
典型生态项目
xss-lock
xss-lock 是一个与 XSecureLock 配合使用的工具,它可以在系统进入休眠或挂起状态时自动锁定屏幕。你可以通过以下命令安装 xss-lock:
sudo apt-get install xss-lock
xautolock
xautolock 是一个用于自动锁定屏幕的工具,它可以在用户不活动一段时间后自动启动 XSecureLock。你可以通过以下命令安装 xautolock:
sudo apt-get install xautolock
通过这些工具的配合使用,你可以构建一个完整的屏幕锁定和保护系统,确保你的计算机在任何情况下都能保持安全。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217