执行等保测评的专业机构是什么？ 执行等保测评的专业机构是具有等保测评资质的权威机构。华为云等保服务团队将全流程贴心服务。 父主题： 产品咨询

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执行等保测评的专业机构是什么？ 执行等保测评的专业机构是具有等保测评资质的权威机构。华为云等保服务团队将全流程贴心服务。 父主题： 关于服务咨询

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数据库安全审计等保最佳实践 DBSS可以从审计日志的天数、审计合规的报表、审计日志的隐私合规的配置来进一步满足等保合规。 审计日志天数的合规配置 相关审计法规规定，审计日志至少保留半年。DBSS服务会自动预测审计实例的剩余存储空间是否能够满足半年审计日志的合规要求，若不满足会给出界面提示。

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HSS什么版本能满足等保二级要求？ 您需要购买企业版、旗舰版、容器版或者网页防篡改版才能满足等保二级及以上的认证，基础版的功能无法满足整改要求。 购买企业版、旗舰版、网页防篡改版、容器版详情请参见购买主机安全防护配额。 父主题： 产品咨询

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Octopus平台提供对评测任务的管理，包括创建、删除、停止评测任务的操作。在评测任务页面， 实时显示多条评测任务的状态、任务创建时间等信息。评测任务创建完毕后，触发任务。评测任务结束后会生成评测任务结果文件，详细展示模型的各项评测指标得分。 创建评测任务 评测任务与评测参数和数据集有关。具体步骤如下：

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Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。

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评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案：

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选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数 内置评测信号参数 对应中文

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了仿真器在整个仿真过程中的数据，用户可以利用该仿真pb进行数据分析。 评测pb下载：任务运行成功后，用户可以下载评测pb文件。评测pb文件用于存储评测输出的结果，支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以

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AB类log函数评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创

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不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。

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现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创

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├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考虑

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现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创

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镜像生效，评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像制作使用的基础镜像版本要求为：ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口

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等保定级、备案、建设整改、测评服务。 权威等保测评机构提供等保测评服务。 适用于 云服务器 在0-50台的系统等保测评，远程指导等保服务交付。 基础版 等保定级、备案、建设整改、测评服务。 权威等保测评机构提供等保测评服务。 适用于云 服务器 在50台以上的系统等保测评，远程指导等保服务交付。 高级版 等保定级、备案、建设整改、测评服务。

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训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，一般不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。

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