建议、调用栈信息、违规问题场景截图、关联隐私策略片段等信息。 支持第三方SDK隐私声明解析：针对第三方SDK隐私声明存在“表格”与“外链”两种展示方式。通过插桩方式获取应用隐私声明的url，继而提取并深度分析隐私声明内容。 支撑鸿蒙应用扫描：率先支持鸿蒙应用安全漏洞、隐私合规问题扫描。

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数据库评估 查看评估项目具体信息 标签 风险支持语法 查看日志 重新评估 重新采集 差异化分析与报告 增量评估 恢复项目 删除评估项目

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范围0～100，风险值越高，说明本条威胁信息引起的风险越大，威胁严重程度越高。 父主题： 置信度与风险值使用说明

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评估项目 创建评估项目 查询评估项目列表 查询评估项目状态 查询评估项目详情 评估项目确认目标数据库类型 删除评估项目 父主题： API

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训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 模型评估 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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变更评估 分片变更前，可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估，根据评估结果选择适当的新分片数, DDM实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量：可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DDM规格：当前DDM实例的CPU个数、内存大小、DDM节点数。

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 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 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 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 回归的评估指标：mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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选择期望的目的端系统盘规格类型。 数据盘规格偏好 选择期望的目的端数据盘规格类型。 虚拟机规格调整 选择主机性能规格的推荐策略。 选择“匹配源端”，会推荐与源端主机性能相同或最接近的CPU核数、内存大小。 选择“基于性能”，需要先完成源端主机性能采集，获取源端主机性能负载数据，再通过设置数据处理

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选择期望的目的端系统盘规格类型。 数据盘规格偏好 选择期望的目的端数据盘规格类型。 虚拟机规格调整 选择主机性能规格的推荐策略。 选择“匹配源端”，会推荐与源端主机性能相同或最接近的CPU核数、内存大小。 选择“基于性能”，需要先完成源端主机性能采集，获取源端主机性能负载数据，再通过设置数据处理

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迁移风险，并选择合适的目标集群版本和规模。 kspider工作原理 kspider工具的架构如图1所示，包含三个模块：采集模块、连接管理和分析模块。采集模块可以收集源集群的数据，包括命名空间、工作负载、节点、网络等；连接管理模块负责与源集群的API Server建立连接；分析模块

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迁移风险，并选择合适的目标集群版本和规模。 kspider工作原理 kspider工具的架构如图1所示，包含三个模块：采集模块、连接管理和分析模块。采集模块可以收集源集群的数据，包括命名空间、工作负载、节点、网络等；连接管理模块负责与源集群的API Server建立连接；分析模块

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迁移风险，并选择合适的目标集群版本和规模。 kspider工作原理 kspider工具的架构如图1所示，包含三个模块：采集模块、连接管理和分析模块。采集模块可以收集源集群的数据，包括命名空间、工作负载、节点、网络等；连接管理模块负责与源集群的API Server建立连接；分析模块

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以海量业务场景为样本，以数据库关键指标为特性进行训练，抽象出数据库的信息全貌，为进一步精准、快速地分析源库的应用场景、用户操作习惯等重要信息，提供数据基础。 兼容性分析 根据选定的源库和目标库，以源库全语法树分析为基础，对采集对象在目标库中的可转换率进行分析与评估，并提供分析结果。

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态势感知通过授权主机，并一键扫描主机漏洞，呈现主机漏洞扫描检测信息，支持查看漏洞详情，并提供相应漏洞修复建议。 主机漏洞共支持3大类漏洞项的检测，详情请参见表1说明。 表1 主机漏洞检测项说明 检测项 说明 Linux软件漏洞检测 通过与漏洞库进行比对，检测系统和软件（例如：SSH、Ope

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查看全局漏洞概览 背景信息 漏洞扫描服务 首页支持查看服务整体运行状况，包括扫描能力、分析能力、处置能力三大模块。同时还呈现漏洞公告、TOP5修复漏洞、漏洞趋势统计、TOP5漏洞类型等统计信息，数据实时更新，趋势实时跟踪，帮助您了解并掌握当前资产漏洞的应对策略。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“

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进入评估页面 登录“ ModelArts Pro > 文字识别 套件”控制台，默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的查看，进入“应用资产”页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面，单击已有模板操作列的“评估”，进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面

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情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。

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