漏洞管理 HSS提供漏洞管理功能，检测Linux软件漏洞、Windows系统漏洞和Web-CMS漏洞。 在“漏洞管理”界面，您可以查看漏洞的信息和状态，根据“修复紧急度”排查主机中的漏洞。 发布区域：全部。 检测原理 漏洞修复与验证 13大类入侵检测能力 HSS支持账户暴力破解、进

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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管理服务能够自动发现并检测主机操作系统、中间件等版本漏洞信息和基线配置，实时同步官网更新的漏洞库匹配漏洞特征，帮助用户及时发现主机安全隐患。 移动应用安全 对用户提供的安卓、鸿蒙应用进行安全漏洞、隐私合规检测，基于静态分析技术，结合数据流静态污点跟踪，检测权限、组件、网络等APP

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技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）并展示不匹配元素构出的技术模型架构树，找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

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技术架构 功能背景 主备模式的数据库系统在进行主备倒换、小版本升级和规格变更时，可能会中断用户会话，用户的应用程序需要感知会话变化并提供复杂的应对措施。 判断数据库连接是否中断。 判断事务是否中断。 如何进行事务补偿。 如何重建数据库会话上下文。 应用无损透明（ALT），在数据库

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用多样化检索、批量处理等功能，快速分析同一区域内所有主机的风险。 精准防御 拥有先进的检测技术和丰富的检测库，提供精准防御。 全面防护 提供事前预防、事中防御、事后检测的全面防护，全面降低入侵风险。 轻量Agent Agent占用资源极少，不影响主机系统的正常运行。

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技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。 元素介绍 元素名 图标 含义 Module （IEEE 610.12-1990）系统中一个逻辑上可分离的部分。系统设十中模块特指系统设计阶

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技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

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人员是否戴帽子检测 14 人员性别检测 15 人员年龄识别 16 人员是否背包检测 17 人员是否手提包检测 18 人员是否单肩包检测 19 人员上衣颜色检测 20 人员上衣长短袖识别 21 人员下装颜色检测 22 人员下装款式检测 23 人员朝向识别 24 边缘个体动作识别 攀爬行为检测

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背景和原理（对象） AstroZero提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际存储

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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践

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迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos（路由）、Config（配置）和Shard（分片）组件构成。其中，Confi

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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：

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Cluster Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分： 扩容流程： Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod，根据用户设置的策略，选择出一个符合要求的节点池进行扩容。 Autoscaler检测未调度Pod进行扩容时，使用的是

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洞风险”、“基线检测”和“入侵事件”的风险数量趋势。 安全运营趋势 您可以查看最近7天的“已处理入侵事件”和“已处理漏洞”的数量趋势。 入侵事件统计 您可以查看最近7天或者最近30天的入侵事件的总个数，以及各类入侵事件分类占比。 TOP5风险主机 您可以查看检测出的风险项TOP5

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迁移作业原理 数据迁移模型 CDM数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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