配置策略”。 在“指纹过滤”配置框中，单击“自定义防护”。 图2 指纹过滤配置框 在弹出的“指纹过滤设置”对话框中，单击“新建指纹”。 在弹出的对话框中，设置指纹参数。 图3 新建指纹 表1 指纹参数说明 参数 说明 指纹名称 输入指纹规则名称。 协议 设置指纹的协议，支持UDP和TCP协议。

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容器指纹 采集容器资产指纹 查看容器资产指纹 父主题： 资产管理

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特征选择 删除列 删除特征列的场景有很多，例如：两个特征呈线性变化关系，为减少模型训练的开销，删除其中一个特征列。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 特征选择 > 删除列”，界面新增“删除列”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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设备指纹 设备采集监控 在接入设备指纹之后，可以在设备采集监控模块通过不同的查询条件查询设备指纹请求的明细数据及风险标签、设备评分等信息。 条件查询：支持通过“设备指纹”“来源”“token”“风险标签”“IP地址”“请求时间”来查询。 列表数据：“设备指纹”“token”“操作

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主机指纹 采集主机资产指纹 查看主机资产指纹 查看资产历史变动记录 父主题： 资产管理

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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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通信 GS_COMM_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO GS_GET_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO PG_COMM_DELAY PG_COMM_RECV_STREAM PG_COMM_SEND_STREAM PG_COMM_STATUS PG_GET_INVALID_BACKENDS

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通信 PGXC_NODE 父主题： 系统表

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企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 选择“资产管理 > 容器指纹”，进入“容器指纹”页面。 在界面右上方，单击“资产指纹更新”，系统弹出“资产指纹更新”对话框。 选择更新主机范围，单击“确定”，开始更新。 图2 资产指纹更新 等待资产指纹更新完成后，即可查看最新的资产指纹数据。 采集集群、服务、工作负载和容器信息

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通信 libpq pooler 通信通用接口

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通信 PGXC_NODE 父主题： 系统表

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通信 COMM_CLIENT_INFO GLOBAL_COMM_CLIENT_INFO GS_COMM_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO GS_GET_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO GS_LIBCOMM_FD_INFO GS_LIBCOMM_MEMORY_INFO

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重置设备指纹 功能介绍 应用 服务器 可调用此接口重置设备指纹。携带指定设备指纹时将之重置为指定值；不携带时将之置空，后续设备第一次接入时，该设备指纹的值将设置为第一次接入时的证书指纹。 URI POST /v5/iotps/{project_id}/devices/{device_

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参数说明：重置设备证书指纹的的类型。 取值范围： PRIMARY：重置主指纹。设备证书鉴权优先使用的指纹，当设备接入物联网平台时，平台将优先使用主指纹进行校验。 SECONDARY：重置辅指纹。设备的备用指纹，当主指纹校验不通过时，会启用辅指纹校验，辅指纹与主指纹有相同的效力。 响应参数

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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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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