Kolejny prosty sposób na ominięcie wymagań minimalnych Windows 11

Wymagania systemowe Windows 11 to temat kontrowersyjny i dla wielu oburzający. Na szczęście wymagania te nie są tak restrykcyjne, jak by się mogło początkowo wydawać. Microsoft sam podał sposób na ich ominięcie za pomocą Edytora rejestru. Teraz z pomocą przychodzi znane narzędzie Open Source do tworzenia nośników instalacyjnych USB — Rufus.

Rufus może zostać teraz użyty do ominięcia wymagań minimalnych Windows 11 bez potrzeby modyfikowania rejestru. Rufus 3.18 Beta pozwala utworzyć dysk rozruchowy USB z Windows 11 bez opcji TPM i Secure Boot. Opcja ta występuje pod nazwą „Extended Windows 11 installation mode” („Rozszerzony tryb instalacji systemu Windows 11”) i umożliwia zainstalowanie Jedenastki na komputerach, które nie spełniają wymagań związanych z TPM 2.0 lub Secure Boot.

Podczas tworzenia dysku instalacyjnego USB z Windows 11 w Rufus możemy skorzystać z opcji obrazu („Image option”) i wybrać wspomniany „rozszerzony” tryb. Jest on przeznaczony do scenariuszy instalacji na komputerach bez spełnionych wymagań. W tym przypadku Rufus spatchuje nośnik, tak aby system mógł być bez przeszkód zainstalowany. Jak to zrobić?

  1. Pobierz i zainstaluj Rufus 3.18 z Github.
  2. Pobierz oficjalny obraz ISO systemu Windows 11.
  3. Włóż nośnik USB (pendrive).
  4. Przy tworzeniu dysku rozruchowego wybierz opcję „Extended Windows 11 installation mode”.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *