风险操作 当您在CCE、E CS 或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite k8s Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常，下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容： 表1 操作及其对应风险 类型 操作 风险 集群 升级、修改、休眠集群、删除集群等。

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风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

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风险操作 风险操作位于仓库详情中的 “设置 > 安全管理 > 风险操作”。 仓库内的仓库成员可以查看该页面，仓库成员是否具有仓库设置权限，请参考“权限管理”页面。 目前有三个操作： 移交仓库所有者：可以移交给仓库内的其他人（不能移交给浏览者）。 删除仓库：删除后无法恢复。 更改仓

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等。以及借助迁移期望达成的其他目标。 整体分析：对梳理收集上来的信息进行整体分析评估，包含（但不限于）：业务分析、应用分析、技术分析、数据分析、项目分析、调用关系、集成关系、技术提升改造需求、成本分析等。 风险问题评估：对迁移可能碰到的问题和风险进行评估。包含（但不限于）：IP地

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户

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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top

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删除评估项目 删除项目不可恢复，请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除，其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移

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NonCompliant：不合规 policy_assignment_id 评估结果对应合规规则的ID - policy_definition_id 评估结果对应合规策略的ID - evaluation_time 评估时间戳 - 如下JSON表示了一个不合规的评估结果： { "domain_id": "domainidforpolicy"

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使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

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部署架构在评估的时候，手动评估补充是什么意思？ 例如某个云服务只有一个规格在多底座是有差异的，但是用户本次并没有用到该规格，那么就不影响评估通过的结果。 父主题： 设计中心

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互联网暴露面授权 背景信息 互联网暴露面风险监测功能通过扫描出口网关的公网IP，获取租户网络中对互联网暴露的端口及服务。 租户需要授权云服务开启互联网暴露面风险检测功能后，华为乾坤才能执行评估任务。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 边界防护与响应”。 在右上角菜单栏选择“服务配置

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基于算法，结合资产的漏洞扫描结果、资产面临的威胁事件、威胁情报等信息，整体评估出资产的风险值，帮助用户全面了解资产存在的风险。 资产风险评分是量化数据，由边界防护威胁分、漏洞扫描得分、终端防护威胁分加权计算所得。 边界防护威胁分：从边界防护与响应服务实时获取。 漏洞扫描得分：根据扫描出的漏洞数量、漏洞级别而确定。

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of strings 需要评估的object类型列表。is_select_all_objects_type为false时必填。 响应参数 无 请求示例 创建名为best_UGO，源库为Oracle-11g，采集全部schema和全部支持的数据类型的评估项目。 POST https

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法

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label_col - 目标列 prediction_index_col - 输入预测数据集的预测label标签列的列名 label_index_col - 输入预测数据集的真实label标签列的列名 样例 inputs = { "predict_dataframe": None

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租户自评的过程中，单击评估项目右侧的“参考指导”，可查看该检查项的基本信息、相关的条款以及历史记录。 评估完成后，单击右下角的“提交”。 父主题： 安全治理

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创建评估项目 评估项目概述 源数据库准备和授权 步骤一：创建评估项目 步骤二：确认目标数据库

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评估项目概述 评估项目的创建是连接源库进行基本信息采集、性能数据采集，以及特定对象类型的源库对象SQL采集，基于采集的数据进行源库画像、数据库特性分析、到各个目标数据库的语法兼容性评估。综合兼容性、性能、对象复杂度、使用场景等为用户智能化推荐目标数据库选型与规格，工作量评估以及迁移风险评估，帮助用户决策与工作规划。

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触发规则评估 操作场景 触发规则评估的方式包括自动触发和手动触发。 自动触发 新创建一个合规规则时，会触发此规则的评估任务。 合规规则更新时，会触发此规则的评估任务。 合规规则被重新启用时，会触发此规则的评估任务。 当触发类型为“配置变更”时，合规规则范围内的资源发生变更，则会将该规则应用到此资源上，进行评估。

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基于算法，结合资产的漏洞扫描结果、资产面临的威胁事件、威胁情报等信息，整体评估出资产的风险值，帮助用户全面了解资产存在的风险。 资产风险评分是量化数据，由边界防护威胁分、漏洞扫描得分、终端防护威胁分加权计算所得。 边界防护威胁分：从边界防护与响应服务实时获取。 漏洞扫描得分：根据扫描出的漏洞数量、漏洞级别而确定。

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