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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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为扫描出的漏洞提供修复建议。同时支持漏洞扫描报告下载。 漏洞管理 以漏洞视角呈现每个漏洞的详细信息和关联资产。 详细信息包括漏洞名称、漏洞编号、漏洞优先级评级VPR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

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特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。 特征工程服务：将优质的特征工程发布成服务，用户可以直接调用该服务，对具备完全相同特征的数据进行特征处理。 特征工程任务：调用特征工程服务的过程。用户在调用特征工程服务的时候，需要基于特征工程服务新建任务。 特征工程管理页面 “特征工程”页面分为两个页签：特征处理工程和已发布服务。

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数

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满足等保合规。 漏洞扫描服务 VSS：集Web漏洞扫描、操作系统漏洞扫描、资产及内容合规检测、安全配置基线检查、弱密码检测、开源合规及漏洞检查、移动应用安全检查七大核心功能为一体，自动发现网站或服务器在网络中的安全风险，为云上业务提供多维度的安全检测服务，满足合规要求，让安全弱点无所遁形。

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者构造的页面或URL的同时，携带自己的认证身份向目标站点发起了攻击者伪造的请求。 扫描器 扫描器是一类自动检测本地或远程主机安全弱点的程序，它能够快速的准确的发现扫描目标存在的漏洞并提供给使用者扫描结果。 网页防篡改 网页防篡改为用户的文件提供保护功能，避免指定目录中的网页、电子

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自动扫描（默认每日自动扫描） 定时扫描（默认每周一次） 手动扫描 应用漏洞检测 检测主机中开源的jar包、elf文件等的漏洞，比如log4j、spring-core的漏洞。 × × √ √ √ √ Linux、Windows 自动扫描（默认每周一自动扫描） 定时扫描（默认每周一次） 手动扫描 应急漏洞检测

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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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满足等保合规。 漏洞扫描服务VSS：集Web漏洞扫描、操作系统漏洞扫描、资产及内容合规检测、安全配置基线检查、弱密码检测、开源合规及漏洞检查、移动应用安全检查七大核心功能为一体，自动发现网站或服务器在网络中的安全风险，为云上业务提供多维度的安全检测服务，满足合规要求，让安全弱点无所遁形。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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。 实时检测 您可在“风险预防 > 基线检查”页面查看资产指纹特性的扫描检测结果，操作详情请参见查看基线检查详情。 漏洞管理 漏洞管理功能将检测Linux软件漏洞、Windows系统漏洞和Web-CMS漏洞，帮助用户识别潜在风险。 表2 漏洞管理 功能项 功能描述 检测周期 软件漏洞检测

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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Apache Log4j2漏洞检测相关问题 网站漏洞扫描和主机扫描是否支持Apache Log4j2漏洞检测？检测原理有何不同？ 答：网站漏洞扫描和主机扫描支持Apache Log4j2漏洞检测，但检测原理不同。网站漏洞扫描的检测原理是基于漏洞POC验证，如果没有攻击入口或路径，

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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WAF能有效防护更多攻击。 防护检测类型设置。 默认开启“常规检测”防护检测，用户可根据业务需要，参照表2开启其他需要防护的检测类型。 表2 检测项说明 检测项 说明 常规检测 防护SQL注入、XSS跨站脚本、远程溢出攻击、文件包含、Bash漏洞攻击、远程命令执行、目录遍历、敏感

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0/23。 - 扫描任务 支持查看历史扫描任务以及每个历史任务的扫描结果查看（任务信息、资产和漏洞情况等）。 扫描结果 - 漏洞标签 漏洞本身的特征或者某资产上扫描出来的漏洞的特征，如：log4j漏洞、SQL注入、漏洞利用成功等。 漏洞管理 支持扫描出来的漏洞基本信息查看以及按照漏洞修复优先级评分（VPR）排序功能。

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漏洞扫描 产品介绍 服务开通 部署指南 用户指南

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