智能边缘平台 IEF

智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)是基于云原生技术构建的边云协同操作系统,可运行在多种边缘设备上,将丰富的AI、IoT及数据分析等智能应用以轻量化的方式从云端部署到边缘,满足用户对智能应用边云协同的业务诉求

 
 

    物联网的安全特征分析 更多内容
  • 离散特征分析

    指向一个pyspark的DataFrame类型对象,该对象中包含各个特征取值gini,entropy指标 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_cols 是 待分析特征名称 "" label_col 是 标签列名称 "" enable_sparse 是 输入数据是否为稀疏格式,取值为{true

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  • 数据特征分析

    Boxes 横坐标:目标框面积占比,即目标框面积占整个图片面积比例,越大表示物体在图片中占比越大。 纵坐标:框数量(统计所有图片中框)。 主要判断模型中使用anchor分布,如果目标框普遍较大,anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量分布 Marginalization

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  • 安全分析

    安全分析 安全分析概述 使用流程 日志字段含义 配置索引 查询与分析 下载日志 查询与分析语法-SQL语法 快速查询 快速添加日志告警模型 图表统计 管理数据空间 管理管道 父主题: 威胁运营

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  • 安全分析概述

    安全分析概述 安全云脑安全分析功能是一种云原生安全信息和事件管理(SIEM)解决方案,支持采集多产品安全日志及告警,并基于预定义和自定义安全检测规则对多来源告警及日志进行聚合分析,旨在帮助企业快速发现和响应安全事件,实现对云负载、各类应用及数据安全保护。 支持接入云产品和日志

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  • 数据特征

    数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题: 预置算子说明

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  • 成分分析的安全配置类问题如何分析?

    成分分析安全配置类问题如何分析? 成分分析会检测用户包中一些安全配置项是否合规,主要如下: 用户上传软件包/固件中存在敏感文件,如(密钥文件,证书文件,源码文件, 调试工具等)。 用户上传软件包/固件中操作系统中用户与组配置、硬编码凭证、认证和访问控制等配置类问题。若不存在操作系统,则不涉及。

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  • 成分分析的安全配置类问题如何分析?

    成分分析安全配置类问题如何分析? 成分分析会检测用户包中一些安全配置项是否合规,主要如下: 用户上传软件包/固件中存在敏感文件,如(密钥文件,证书文件,源码文件, 调试工具等)。 用户上传软件包/固件中操作系统中用户与组配置、硬编码凭证、认证和访问控制等配置类问题。若不存在操作系统,则不涉及。

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  • 特征选择

    从下拉框中选择当前数据操作流名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流,可重命名操作流对象变量名,以避免冲突。 单击图标,运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据特征量大,而大多数特征对模型训练无效,可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角图标,选择“数据处理

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  • 成分分析的安全编译选项类问题如何分析?

    成分分析安全编译选项类问题如何分析? 成分分析会检查用户包中C/C++、Go文件在构建编译过程中是否添加了保护性编译选项,来保护文件运行时免受到攻击者攻击。 安全编译选项类问题分析指导: 导出Excel报告,查看安全编译选项Sheet页。 根据filepath列寻找目标文件在扫描包中位置,确认文件来源。

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  • 特征操作

    而用极少几个特征来涵盖大部分数据集信息。主成分分析认为,沿某特征分布数据方差越大,则该特征所包含信息越多,也就是所谓主成分。适用于线性可分数据集。 KPCA:基于核函数主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同,只是需要先升维再进行投影,因为有些非线性可分数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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  • 特征画像

    果右侧参数说明,如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测KPI对象数量,如设备或端口数目。 样本数 训练数据总样本数。 采样率 采样频率,单位为秒。60含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期特性,给出评估的值。

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  • 筛选特征

    特征;过低iv值没有区分性会造成训练资源浪费,过高iv值又过于突出可能会过度影响训练出来模型。 例如这里大数据厂商提供f4特征iv值是0,说明这个特征对于标签识别没有区分度,可以不选用;而f0、f2特征iv值中等,适合作为模型训练特征。 根据计算得出iv值,企业

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  • 特征转换

    特征转换 概述 将对应列数据乘以相应权重得到新列,只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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  • 呼叫特征

    呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题: 附录

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  • 特征工程

    单击“创建”,界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程“环境信息”中特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”,即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列图标,进入JupyterLab环境“Launcher”界面。 在左侧代码目录中,可以看到系统自动为用户创建特征工程同名算法工程目录

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  • 特征工程

    得超过行为数据时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.7。 测试数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.3。

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  • 特征操作接口

    项目ID,获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例ID。 最小长度:1 最大长度:64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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  • 特征异常检测

    Frequency,针对非数值型数据,即类别离散数据算法。具体步骤如下: 将所有的数据点都标为非异常点; 计算所有每一个属性值频数; 计算每一个点AVF score,即样本点x每一个属性值对应频数之和除以属性总数,这里属性指都是category属性。 AVF score值越小,样本越异常。

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  • 设备异常检测

    线发生时间、设备离线原因来统计离线设备特征,帮助您全面了解、分析设备离线原因。 离线原因 说明 设备侧主动离线 设备主动向物联网平台发送MQTT协议DISCONNECT报文,进行离线。 设备侧长时间不发送心跳导致设备离线 设备侧未按照MQTT协议规定,在设置心跳周期 *

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  • 扫描的安全漏洞告警如何分析定位?

    扫描安全漏洞告警如何分析定位? 针对移动扫描安全漏洞,如何通过报告提供信息进行分析、定位、修复?检测结果提供了如下信息: 报告提供了问题代码信息,包括文件名及其路径,可以通过该信息快速定位到问题文件。 针对部分检测问题,如签名安全检测告警,无具体问题文件显示。 漏洞特征信息,主要为安全漏洞所涉及的函数代码。

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  • 产品优势

    产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心分析服务,不同于公有云上通用型大数据相关产品,IoT数据分析服务与资产模型深度整合,在相关数据分析作业定义中,开发者可以方便引用物联网模型数据,大大提升数据分析效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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