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分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0.8时输出异常。 1 2 3 4

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告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSS LOG /cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。

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作空间名称，进入目标工作空间管理页面。 图1 进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。 图2 进入检测设置页面 在检测设置页面中，单击“创建计划”，系统右侧弹出新建检查计划页面。 配置检查计划。 填写基本信息，具体参数配置如表1所示。 表1

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告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

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enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。 默认值：on 该参数生效范围仅为DN节点。 connection_alarm_rate

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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。 边界防护与响应服务对天关提供的安全日志，基于大数据、重保威胁信息等进行智能分析，精准识别威胁，并根据分析结果协同天关进行自动化处置。同时云端安全专家7*24小时在线服务，解决复杂网络安全问题。帮助用户全面检测威胁并快速响应，实现常态化安全保障。 漏洞扫描服务基于华为威胁信息库

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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图1 MTD检测原理 检测结果总览 登录管理控制台。 在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规>威胁检测服务”，进入威胁检测服务界面，如图2所示。 图2 进入威胁检测服务 查看威胁检测结果总览。 当未检测出威胁告警时。页面提示“已开始对您全部XX服务日志新产生的数据进行检测，截止目前

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门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时

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威胁检测服务可以检测哪些风险？ 威胁检测服务接入全量的统一身份认证（IAM）、虚拟私有云（VPC）、云解析服务（DNS）、 云审计 服务（ CTS ）、对象存储服务（OBS）的日志数据，利用AI智能引擎、威胁情报、规则基线模型一站式检测，持续监控暴力破解、恶意攻击、渗透、挖矿攻击等恶意活

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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功能描述 检测周期 容器逃逸检测 从宿主机角度通过机器学习结合规则检测逃逸行为，简单精确，包括shocker攻击、进程提权、DirtyCow和文件暴力破解等。 实时检测 高危系统调用 检测容器内发起的可能引起安全风险的Linux系统调用。 实时检测 异常程序检测 检测违反安全策略

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