步骤3：网络分析 该章节为您介绍如何通过TCPView工具查看当前TCP连接状态，排查可疑进程，可疑进程一般用红色标记。 前提条件 推荐下载“TCPView”工具。 操作步骤 打开“TCPView”文件夹，双击“Tcpview.exe”文件，在弹出的对话框中，单击“Agree”。

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社交媒体运营 对接社交媒体（Facebook帖子、X (Twitter)推文、YouTube视频），进行社交媒体运营。 运营企业账号 处理多媒体消息 处理企业账号消息 父主题： 租户管理员指南

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社交帐号 社交帐号登录绑定手机号 社交帐号注册并绑定手机号 获取用户已绑定的社交帐号列表 社交帐号解绑 父主题： 用户类接口

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社交分享定制 shareConf:isAnonymous:inCtrl 接口描述 该接口用于分享会议拦截处理。实现代理后会拦截SDK默认的分享弹窗，如下图红框标注。 图1 分享拦截SDK弹窗 注意事项 如果实现该协议方法，则会中调用分享功能，会回调到该方法。 shareConf:

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配置社交媒体参数 登录华为乾坤控制台。 切换到高级参数配置模式。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，进入云管理网络服务首页。 单击右上角的“ > 高级配置”，进入高级配置页面。 在高级配置界面选择“策略 > 准入 > 准入资源 > 外部数据源 > 社交媒体参数”，启用微信认证功能，按表

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社交分享定制 - (NSView *)socialShareView:(HWMConfStateInfo *)confInfo; 接口描述 该接口用于分享会议拦截处理。实现代理后会拦截SDK调起分享界面的方法，如下图红框标注。 图1 分享拦截SDK弹窗 注意事项 如果实现该协议方

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个人社交认证源 微信认证登录 支付宝认证登录 微博认证登录 QQ认证登录 父主题： 集成认证源

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小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。 参数说明 表1 subgraph matching参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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配置组织社交认证源 OrgID支持配置多种第三方认证源，包括组织社交认证源和组织认证源，为组织用户登录OrgID提供便利。组织创建者或组织管理员可以根据组织需要添加、修改和删除认证源。组织社交认证源包括钉钉、企业微信和Welink，下面以Welink为例说明组织社交认证源的配置方

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系统自动生成的id，可通过查询用户绑定的社交帐号列表接口获取。 响应参数 状态码： 400 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误详情。 请求示例 通过绑定社交账号时自动生成的id解绑社交帐号。 POST h

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企业社交认证源 钉钉认证登录 WeLink 认证登录 企业微信认证登录 飞书认证登录 泛微eteams认证登录 父主题： 集成认证源

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方案一：工具溯源排查 步骤1：进程分析 步骤2：自启动分析 步骤3：网络分析 步骤4：异常用户分析 父主题： 排查过程

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社交帐号登录绑定手机号 功能介绍 在管理门户配置的认证源选择未关联用户为绑定时，用于社交帐号绑定手机号操作。 URI POST /api/v2/sdk/social/bind 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String

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护通话、语音通话、语音外呼、Camera200、华为交互电子白板、联络中心、企业协同终端、云管理网络、云管理网络分析、iTA流量、企业计费、云桌面、专属企业存储服务、模型服务、训练服务、边缘数据中心管理、线下定制产品、H CS /HCSO、迁移类服务，不支持按量（需）产品； 4)优惠

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支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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