中软国际数据治理专业服务解决方案实践

态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 Fu

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d/openibd status命令查看驱动安装结果。 显示如下信息表示驱动安装成功。 在Arm架构安装mlnx驱动 下载CX6网卡驱动安装包MLNX_OFED_LINUX-23.10-1.1.9.0-openeuler22.03-aarch64.tgz。 解压驱动安装包并进入工作目录。 tar

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驱动包、环境依赖 DDS支持通过Java语言接口来操作数据，通过Java连接实例的方式有无需下载SSL证书连接和用户下载SSL证书连接两种，其中使用SSL证书连接加密功能，具有更高的安全性。 DDS新实例默认关闭SSL数据加密，开启SSL请参考开启SSL。 驱动安装 进入Jar驱

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1479.logs General log file: /tmp/MLNX_OFED_LINUX.1479.logs/general.log Verifying KMP rpms compatibility with target kernel... Error: One or more

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基于Go驱动开发 Go驱动环境搭建 开发流程 连接数据库 连接数据库（以SSL方式） Go接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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mod文件中对应依赖的版本号的方式，更新依赖到漏洞修复后的版本进行规避风险。 驱动类 在创建数据库连接时，需要传入数据库驱动名称“gaussdb”。 数据库的Go驱动当前不适配业界成熟的ORM框架（比如xorm）。 父主题： 基于Go驱动开发

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连接管理 > 驱动管理”，进入驱动管理页面上传驱动。 图1 上传驱动 方式一：单击对应驱动名称右侧操作列的“上传”，选择本地已下载的驱动。 方式二：单击对应驱动名称右侧操作列的“从sftp复制”，配置sftp连接器名称和驱动文件路径。 （可选）在驱动更新场景下，上传驱动后必须在 CDM 集群列表中重启集群才能更新生效。

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智能交互驱动停止对话流程图，如图4所示。 智能交互驱动心跳保活流程图，如图 智能交互驱动心跳保活流程图所示。 智能交互驱动超时流程图，如图6所示。 智能交互驱动任务结束流程图，如图7所示。 智能交互驱动WebSocket接口说明，如智能交互驱动WebSocket接口所示。 图1 智能交互非流式驱动流程图 图2 智能交互流式驱动流程图

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用函数工作流

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安全云脑的数据来源是什么？ 安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host

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x及之后版本： 修改关系型数据库对应的驱动jar包文件权限。 登录Loader服务的主备管理节点，获取关系型数据库对应的驱动jar包保存在Loader服务主备节点的lib路径：“${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _Porter_8.1.0.1/install/

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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

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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。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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。 ip name AiEngine端所部署的host

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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。 ip name AiEngine端所部署的host

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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。 ip name AiEngine端所部署的host

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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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