确定检视范围，例如可以是每次提交、每个功能完成后，或者定期的大规模检视。 培训团队成员： 提供培训以确保团队成员了解如何进行有效的代码检视。 确保团队了解代码检视的目的和重要性，以及如何识别常见问题和潜在的安全漏洞，建议将常犯的TOP问题整理成清单，在开发人员编写代码后自检以及他人检视时进行对照。 选择合适的工具：

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集成后，安全云脑中漏洞的等级和HSS中修复优先级的说明如下： HSS：显示漏洞的修复优先级，它是由漏洞最高CVSS分值、漏洞发布时间和漏洞影响的资产重要性进行加权计算得出，反映了漏洞修复的紧急程度。 漏洞修复优先级主要分为紧急、高、中、低四个等级，您可以参考修复优先级优先修复对您的 服务器 影响较大的漏洞。

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以根据实际需要对资产进行处置。 用户在查找资产时，支持按资产组和按站点对资产列表进行查看。同时，用户可以使用资产名称进行模糊查询，或根据重要性等级、资产类型、资产来源、IP/URL、Agent状态、风险评分、资产有效性、操作系统和操作系统版本等条件进行筛选，以便快速定位。 操作步骤

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(cluster_name, node, container, pod , namespace, cluster) * 100) > 80 告警等级 根据重要性选择告警等级，分为“紧急”、“重要”、“次要”、“提示”四个等级。 紧急 持续时长 通过下拉菜单选择告警持续时长，默认为1分钟。 1分钟 告警内容

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但您在授权期间已经披露给伙伴公司的信息，仍由伙伴公司控制，您可以联系伙伴公司行使您对于您的个人信息的相关权利。 华为云深知隐私信息对您的重要性，并充分尊重您的隐私。对于您上传的个人信息，我们将采取必要的安全保障措施，包括但不限于加密。如您有任何疑问，可通过（链接：https://www

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OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路

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分享。这有助于确保所有人都能从中学习，并避免类似的错误再次发生。 培训和意识提升：通过培训和意识提升活动，确保团队成员了解安全事件复盘的重要性，并能够积极参与其中。 父主题： SEC10 安全事件响应

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性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。

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以根据实际需要对资产进行处置。 用户在查找资产时，支持按资产组和按站点对资产列表进行查看。同时，用户可以使用资产名称进行模糊查询，或根据重要性等级、资产类型、资产来源、IP/URL、Agent状态、风险评分、资产有效性、操作系统和操作系统版本等条件进行筛选，以便快速定位。 操作步骤

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ank和ts_rank_cd。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及出现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概念是模糊的，并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序，比如，文档的修改时间，内置的排序函数等。也可以

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S)提供了两个预置的排序函数。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及出现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概念是模糊的，并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序，比如，文档的修改时间，内置的排序函数等。也可以

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k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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的法规和标准来规范其保护。 结合组织的业务战略和风险承受能力。对于关键业务相关的数据，即使其本身不属于常见的敏感类型，也可能因其对业务的重要性而被评估为高敏感度。 借助数据发现和分类工具，自动扫描工作负载以识别数据。自动识别和分类数据可帮助您实施正确的控制措施。 创建并维护数据清

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根据输入参数，执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链

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PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳

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根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数

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应、事后总结等步骤。事件处理的目标是彻底解决问题，防止类似事件再次发生，并减少事件对业务的影响。 重要性与紧急程度 告警： 告警一般需要立即评估和响应。 每条告警的紧急程度和重要性各不相同，取决于告警的类型、级别和影响的范围。一些告警可能只是简单的提醒或预警，而另一些告警则可能表

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功能介绍 根据输入参数，执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法（edge_betweenness）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数

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根据输入参数，执行中介中心度算法。 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数

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创建备份策略后，需要绑定备份存储库，以实现按照创建的备份策略进行定时备份 1 具体的计费方式及标准请参考计费说明。 业务分级 同时结合业务实际，按照业务系统重要性及业务系统中断对整个公司业务影响的范围和程度，可考虑将业务系统分为三类： 核心系统 支撑公司核心业务流程，一旦停止服务会给公司运营造成重大影响或重大财务损失，如购买系统；

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根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数

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