安全性说明 集群（未启用Kerberos认证）安全配置建议 MRS 安全认证原理和认证机制

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如何对网站进行认证？ 请参考添加网站对网站进行认证。 父主题： 网站扫描类

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应用场景 网站可信认证 SSL证书如同网站在互联网中的“身份证”，网站没有安装SSL证书，浏览器将会将其列为不安全的网站，网站用户也就无法信任您网站的安全性，安装了SSL证书就代表您的网站是“安全”的，网站用户可以放心访问您的网站。特别是OV或EV型证书，CA颁发机构在签发证书前

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URL参数变化，资源变化，不可配置忽略参数。 提升网站安全性 使用场景 配置项 说明 提升安全性能 HTTPS证书 通过配置SSL证书，提高用户访问 域名 的安全性。 访问控制 通过对访问者身份进行识别和过滤，限制部分用户访问，提高CDN的安全性。 CDN联动WAF 华为云CDN联动WA

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这样流量才会先经过WAF，WAF再将流量转到源站，实现网站流量检测和攻击拦截。 本文介绍通过DNS配置模式接入WAF时，如何在已添加网站配置后，配置域名解析，实现业务接入。 使用DDoS高防和WAF提升网站全面防护能力 “DDoS高防+WAF”组合可以对华为云、非华为云或云下的域

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网络体验提升 背景信息 网络体验提升功能分场景基线，识别不同场景下待优化区域和优化建议，您可以参照业界标杆最佳网优实践，快速提升网络体验。 操作步骤 在工作台首页单击左上角，选择“服务中心 > 云管理网络”进入服务首页。 单击“无线健康度”卡片右上角“网络体验提升”，查看网络体验提升详细信息。

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数据通过Teleport传输，如何保证安全性？ Teleport设备防尘防水、抗震抗压、安全锁，确保数据在寄送途中的万无一失。 华为数据中心管理员在接收到Teleport并挂载后，通过用户自己输入的访问密钥（AK/SK）触发数据自动上传，华为人员全程不接触用户数据，确保数据的安全。

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梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

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提升DDoS防护能力 华为云Anti-DDoS流量清洗服务为普通用户免费提供2Gbps的DDoS攻击防护，最高可达5Gbps，系统会对超过黑洞阈值的受攻击公网IP进行黑洞处理，正常访问流量会丢弃。 如果急需恢复业务，建议您购买华为云 DDoS高防服务 ，提升DDoS防护能力。 父主题：

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交付能力提升支持 项目报备 SOW（项目工作说明书）注意事项 权益申请 父主题： 伙伴权益

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数据库安全性 设置SSL数据加密 获取SSL证书下载地址 修改数据库端口 修改安全组 修改内网地址 父主题： API v3（推荐）

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收到网站违规通知如何处理？ 请您按照通知的整改时效完成域名的续费或备案注销。 如该域名不再继续使用，您可提交注销网站备案。 如域名需继续使用，请您尽快完成域名续费。 注销网站备案具体操作步骤请参考：使用APP注销网站或使用PC注销网站。 父主题： 备案成功后

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0和TLS v1.1协议的访问请求。 网站安全性能要求一般（例如，中小企业门户网站） TLS v1.1 WAF将自动拦截TLS1.0协议的访问请求。 客户端APP无安全性要求，可以正常访问网站 TLS v1.0 所有的TLS协议都可以访问网站。 支持配置的加密套件说明 WAF默认

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数据安全性 设置SSL数据加密 重置管理员密码 修改实例安全组

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安全性支柱简介 华为将安全及隐私保护作为公司的最高纲领。安全性支柱旨在确保业务的安全、可信、合规，通过一系列华为云架构的最佳实践保护工作负载免受各种安全威胁，降低安全风险。安全性支柱涉及保护云上系统、资产、数据的机密性、完整性、可用性以及合法、合规使用数据，保护用户隐私的一系列最佳实践。

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数据安全性 设置SSL数据加密 父主题： HTAP实时分析

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安全性和可靠性 操作系统安全 网络层安全 防火墙安全（NAT技术） 公私网 邮件安全 Web鉴权 协议防攻击 敏感数据保护 系统管理和维护安全 安全设计 容灾备份 安全启动

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CloudPond如何保证用户业务数据的安全性？ CloudPond在通信安全、数据安全和基础设施安全等方面采取了充分的保障措施，详见安全性。 父主题： 安全性

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TTPS/SSL协议；如果您需要更高安全性，可以开启服务端加密功能。此外，OBS控制台支持敏感操作保护，开启后执行删除桶等敏感操作时，系统会进行身份验证，进一步保证OBS配置和数据的安全性。OBS敏感操作清单请参见敏感操作。 父主题： 安全性

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梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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