致远互联协同管理解决方案

DBSS：基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。 合规与隐私保护 合规中心：为您提供全方位的合规遵从性指导和资源 云审计 服务 CTS ：提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景

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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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置风险的措施。 最后，系统记录风险事件，统计风险处理结果等。 图1 实施流程 风险指标体系设置 根据税局的涉税风险指标报告以及其他来源的税务风险指标、结合客户实际需管控的税务风险指标，按月度生成税务风险指标台账。 包括风险指标代码、名称、风险描述、风险计算规则、风险预警规则、政策依据、责任人及适用单位等。

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在容器列表上方搜索框中选择“安全风险 > 有风险”，筛选有风险的容器。 图1 筛选风险容器 在目标风险容器所在行的“操作”列，选择需要执行的处置操作。 对于集群容器支持停止容器操作，对于单机容器支持隔离、暂停、停止容器操作。 仅有中危及以上风险的容器支持处置操作，您可以将鼠标滑动至目标风险容器所在行的安全风险列，查看安全风险分布。

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分类 风险操作的类别。 特征 风险操作的特征。 风险等级 风险操作的风险级别，包括： 高 中 低 无风险 状态 风险操作的状态，包括： 已启用 已禁用 根据需要，您还可以对风险操作执行以下操作： 启用 在需要启用的风险操作所在行的“操作”列，单击“启用”，数据库安全审计将对该风险操作进行审计。

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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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续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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行描述）本质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。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 图1 Workflow 区别于传统的机器学习模型构建，开发者可以使用Workflow开发生产流水线

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包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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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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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次

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变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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安全总览页面统计数据每隔2分钟刷新一次。 DBSS专项分析 数据库安全服务（Database Security Service）是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。 在SA中的DBSS业

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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选定

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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警类型示例，详情请参见查看告警类型详情。 由于AI检测模型的普遍特性，一般上线后需要基于您的真实数据学习训练大致3个月，学习阶段检测结果可能存在误差，您可以在告警列表的“操作”列单击“反馈可信度”反馈出现的问题。 告警详细信息按照最新发生时间靠前的排序方式进行排序，相关参数说明如表1所示。

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