附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释： 企业主机安全 HSS：是 服务器 贴身安全管家，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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文件完整性管理 添加管理文件 查看变更统计 父主题： 高级防御

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身份认证与访问控制 身份认证 用户访问CBH实例的方式有Web Console和SSH两种方式，其中，Web Console可以对 堡垒机 实例进行相关的资源配置和命令下发等完整功能，而SSH只能对堡垒机纳管的实例进行运维操作。 用户登录Web Console和SSH使用的账号和口令

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文件完整性管理 文件完整性管理概述 查看文件变更记录 父主题： 主机防御

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（选

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旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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打开Notebook实例，并进入MLS可视化操作界面 在基于MLS引擎的Notebook实例右侧，单击操作栏的“打开”，进入Jupyterlab页面。 图3 打开Notebook实例 在JupyterLab页面下方，单击MLS Editor图标，在弹出的“Select Kernel”对话框中选择“PySpark-2

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了rlstm，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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了rlstm，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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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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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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了rlstm，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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Demo 包完整性校验 操作说明 可对下载的Demo包进行完整性校验，判断在下载过程中是否存在篡改和丢包现象。 操作步骤 1.在"Demo安装包下载"章节中，“表1 Android/Windows/Mac/Electron Demo资源下载路径”中下载的Demo包； 2.下载Demo包到本地；

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资源量描述完整、准确 SOW中“搬迁资源量”是工作量评估关键依据，要把待搬迁资源全部列出来，比如业务系统数量、主机数量、容器集群数量、数据库实例数量、依赖中间件等； 相同迁移资源在处描述要数量一致，同时不要用若干”等定性词汇描述。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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Top10等防护数据。 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。

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模型包完整性校验 可以对下载的模型包进行完整性校验，判断在下载过程中是否存在篡改和丢包现象。 单击模型包所在行，对应“操作”列的图标。 模型管理界面右上角展示该模型包的SHA256码，如图1所示。 图1 模型包下载前的SHA256码 单击模型所在行，对应“操作”列的图标，下载模型包，并保存至本地目录。

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文件完整性管理概述 文件完整性管理可实时监控操作系统、应用程序软件和其他组件的文件，对新增、修改、删除文件的操作进行告警和记录，可帮助用户及时发现可能遭受攻击的更改。 文件完整性监控范围 对于文件完整性管理功能监控的文件或操作范围，您可以在“文件保护”策略中查看，您也可以根据业务

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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