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风险检查 风险检查简介 主动检查 自定义规则 风险报告 自动检查

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风险报告 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“风险检查总览”。 点击右上角“下载”按钮可以下载风险检查报告，检查报告将总览和每个风险项按sheet页区分。 左侧导航树“风险检查维度”中选择一个维度，在风险项

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风险防范 我们强烈建议您： 在.hcloud目录及其子目录和文件上配置适当的文件系统权限，仅限授权用户访问。 在使用敏感变量时对变量值进行加密，以防止敏感信息泄露。 尽可能使用临时认证凭据以降低认证凭据泄露时带来的风险。 父主题： 安全

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风险预防 基线检查 漏洞管理 查看/导出应急漏洞公告 策略管理

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风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

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或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关

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lArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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lArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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COST04-02 主动监控成本 风险等级 中 关键策略 不要只在出账后或收到异常通知时再查看成本和用量，应使用工具定期检查成本。定期监控和主动分析成本，有助于您及时识别成本趋势，避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒，将预算设置为提醒阈值，在预测或实际成本超出预算时，及时获取超预算通知，防止潜在成本超支。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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据等操作进行主机加固。 对受感染机器可以进行风险排查，排查是否有漏洞、过时的软件、未修补的漏洞等，这些都可能会造成后续机器的持续沦陷，可以通过“漏洞管理”排查和修复处理对应机器漏洞；排查是否有风险配置，可以通过“基线检查”排查机器配置，针对有风险配置进行及时处理修复。 评估影响范

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例如，在盘古NLP大模型中，1token≈0.75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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略，从访问控制方面隔离受感染机器，隔离网络传播风险。 消除事件。 评估受影响机器是否需要加固恢复。如果已经沦陷，需要通过溯源结果加固恢复机器。如安全凭证泄露造成的攻击，则删除任何未经授权的IAM用户、角色和策略，并吊销凭据等操作进行主机加固。 对受感染机器可以进行风险排查，排查是

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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显示用户开启基础版防护、企业版防护、旗舰版防护和未开启防护的服务器的数量。 单击“全部开启”，可跳转到云服务器列表，对未开启防护的服务器开启防护。 安全风险趋势 图3 安全风险趋势 可显示最近7天、近30天的安全风险趋势。 表1 安全风险趋势说明 风险分类 风险事件 资产风险 帐号信息 开放端口 进程信息 Web目录

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创建风险 单击“确定”，风险创建成功后，如图3所示。 图3 新建的风险 反馈风险措施（自动识别和人工创建的风险均可操作）。 如图4所示，在“风险管理”页面中，单击风险“风险措施”列的“待反馈”，弹出的“风险措施”页面。 图4 进入反馈风险措施 如图5所示，在“风险措施”页面，输入风险措施，上传附件。

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