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经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 识别分布式暴破攻击 威胁检测服务在业内领先引用AI智能引擎进行检测，提高检测的效率及标准，将潜在威胁纳入检测范围。 针对IAM重点保护对象，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模

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得到包括但不限于更高的权限（如执行一些操作）、私密网页内容、会话和Cookie等各种内容。 WAF针对SQL注入攻击的检测原理 WAF针对SQL注入攻击的检测原理是检测SQL关键字、特殊符号、运算符、操作符、注释符的相关组合特征，并进行匹配。 SQL关键字（如 union，Sel

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主要实现数据的预处理，包括标签处理、缺失值填充、数据标准化等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支

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功能特性 开源治理服务提供端到端的专项安全检测能力，功能特性如下： 二进制成分分析 全方位风险检测 对软件包/固件进行全面分析，基于各类检测规则，检测相关被测对象的开源软件漏洞和许可证合规、敏感信息（弱口令、硬编码密码等）、安全配置、安全编译选项等存在的潜在风险。 支持各类应用

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资产管理与入侵防御：对已开放公网访问的服务资产进行安全盘点，进行实时入侵检测与防御。 访问控制：支持互联网边界访问流量的访问控制。 流量分析与日志审计：VPC间流量全局统一访问控制，全流量分析可视化，日志审计与溯源分析。 SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第

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的一种安全检测服务，目前提供通用漏洞检测、漏洞生命周期管理、自定义扫描多项服务。用户新建任务后，即可人工触发扫描任务，检测出网站的漏洞并给出漏洞修复建议。 两个服务最大的区别在于WAF可以记录并拦截攻击事件，以达到保护Web服务安全稳定的目的。而漏洞管理服务是漏洞检测服务，仅提供漏洞扫描并给出漏洞修复建议。

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计划产生及偏差分析 计划编制 选择【计划编制】中【MPS计划/MRP计划/基于约束的优先能力计划】，选择勾选项，确认后，单击开始计划编制。 图1 计划编制 图2 开始计划编制 查看订单准交率及计划达成率等相关信息，同时对缺少BOM和工艺、近期瓶颈资源、其他异常信息提醒； 单击进入

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检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”，保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”，执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列，按照样本数据行的维度，通过求和、求均值，构造出新的特征列。例如，两个特征列ID1（2

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。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密

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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的路由 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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筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，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中的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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二进制成分分析 对用户提供的二进制软件包及固件进行扫描，通过解压以及文件成分分析，识别包中的开源软件合规性及已知漏洞、敏感信息泄露、安全配置等风险，并提供全面直观的风险报告及解决方案。 安全合规：不依赖源码即可检测，规避企业、行业针对于源码不能外传的合规性问题。 检测能力全：支持

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端口扫描 检测主机打开的所有端口。 弱密码扫描 对网站的弱密码进行扫描检测。 CVE漏洞扫描 CVE，即公共暴露漏洞库。漏洞管理服务可以快速更新漏洞规则，扫描最新漏洞。 网页内容合规检测（文字） 对网站文字的合规性进行检测。 网页内容合规检测（图片） 对网站图片的合规性进行检测。 网站挂马检测

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选择数据后，可以对选定的数据进行探索操作，包括数据统计、图表分析、特征分析以及时序分析。 数据统计 支持对当前特征数据进行全量展示，包括所有特征字段对应的字段类型，字段值。还支持对某个特征字段进行统计，统计类型包括平均值、方差、最大值、最小值、百分比分位数。支持特征列绘制直方图、箱线图、折线图及面积图。 操作步骤如下所示。

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利用高效的多模匹配算法，对请求流量进行特征检测，极大提升了检测引擎的性能。 精准访问防护 支持对HTTP请求的多个常用字段（URL、IP、Params、Cookie、Referer、User-Agent、Header）的自定义检测策略，并且支持多逻辑检测策略。 黑白名单 IP黑白名单包

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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报。 网络异常访问 异常外联行为 检测到 服务器 存在异常外联可疑ip的行为，一旦发现进行告警上报。 端口转发检测 检测到利用可疑工具进行端口转发行为，一旦发现进行告警上报。 集群异常行为 Pod异常行为 检测集群中存在创建特权pod、静态pod及敏感配置pod的异常行为，以及对现存

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概述 Web应用防火墙 （Web Application Firewall，WAF），通过对HTTP(S)请求进行检测，识别并阻断SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应用漏洞攻击、CC攻击、恶意爬虫扫描、跨站请求伪造等攻击，保护Web服务安全稳定。

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