Top10、攻击来源区域 Top10和业务异常监控 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，S

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2020-07-16 Jupyterlab优化，对应特征工程章节截图更新。 模型训练界面优化，对应模型训练章节截图更新。 2020-06-30 模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。

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或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分

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数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如

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Prop，可以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相关的惩罚项，鼓励模型保持较小的权重，防止过拟合或模型过于复杂，取值需≥0。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。

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断应用性能异常，并结合AOM（应用运维管理）的应用运维指标进行综合判断。 找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。

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处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物品特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击，增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

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通过指纹特征设置流量处理策略 您可以通过配置指纹过滤防护规则，对数据包中指定位置的内容进行特征匹配。 特征匹配后的流量，可以进行动作设置，比如丢弃、通过、限速等。 开启指纹过滤 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规 > DDoS防护 AA

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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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在界面左侧树单击环境，单击“异常”，切换至异常页签。 在异常页签单击要查看的具体实例，可以查看该实例的应用异常监控数据。 概览 展示所选实例异常总次数。 异常 对应用的异常日志进行监控，监控的指标包括异常类型、总次数、消息、异常堆栈、异常调用链。 搜索：搜索框设置搜索条件后，单击，查看满足搜索条件的实例列表。

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PR和修复建议等。 漏洞优先级评级VPR（Vulnerability Priority Rating）用来表示漏洞修复优先级，是漏洞扫描服务基于漏洞利用代码成熟度、漏洞公布时长、产品的覆盖率、CVSS评分等多维度数据，通过机器学习算法计算的漏洞风险评分。分数越高，说明越需要优先修复。

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而无法收敛。如果学习率过小，模型收敛的速度可能会非常慢。当batch_size减小时，学习率也应相应地线性减小。预训练时，默认值为：0.00001，范围为[0, 0.001]。 学习率调整策略 用于选择学习率调度器的类型。学习率调度器可以在训练过程中动态地调整学习率，以改善模型的

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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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在界面左侧树单击待查看异常环境后的。 单击“异常”，切换至异常页签。页面默认展示所“全部实例”的“异常日志”异常日志信息。具体指标以及说明，参见表1。 图1 异常监控数据 表1 异常日志参数说明列表 指标集 参数 说明 异常 类名 发生异常的所在类。 异常类型 该异常的类型。 日志类型

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分和管理。 test 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 7 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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安全服务 本章节主要介绍Anti-DDoS流量清洗、 Web应用防火墙 和云 堡垒机 的概念，让您更好的了解这些安全服务。 Anti-DDoS流量清洗 Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS Service）是通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDoS攻击能力（包括CC、SYN

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PR和修复建议等。 漏洞优先级评级VPR（Vulnerability Priority Rating）用来表示漏洞修复优先级，是漏洞扫描服务基于漏洞利用代码成熟度、漏洞公布时长、产品的覆盖率、CVSS评分等多维度数据，通过机器学习算法计算的漏洞风险评分。分数越高，说明越需要优先修复。

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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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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开启智能CC防护后，DDoS高防中的压力学习模型会根据源站返回的HTTP状态码和时延等来实时地感知源站的压力，从而识别源站是否被CC攻击了，DDoS高防再根据异常检测模型实时地检测源站在HTTP协议上的特征的异常行为，然后基于这些异常特征，使用AI算法生成精准防护规则和CC防护规则，来防御CC攻击。

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关系与特征，并高效完成标注。 数据处理 数据处理是 数据湖 中数据管理的重要部分。可以通过数据处理，将用户的原始数据转换成目标模型数据格式。 时序数据标注 标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标

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