页签，进入 云服务器 页面。 如果您的 服务器 已通过企业项目的模式进行管理，您可选择目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。 勾选目标服务器，单击列表上方的“关联资产重要性”。 图1 关联资产重要性 在弹窗中“资产重要性”项选择对应的资产重要等级。 确认无误，单击“确认”，完成关联。

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语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与 知识图谱 中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2 知识图谱与智能问答

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识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样，针对应用系统内的所有数据，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较低的备份频率；对于一些不重要的数据，其

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关键策略 不同的业务系统重要性不一样，针对应用系统内的各种业务，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于核心业务，通常需要保障业务的连续性，允许业务中断的时间会比较少，从而需要保障故障场景下的业务快速恢复，可采用双活/多活容灾；对于重要业务，允许一定的业务中断时间，

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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转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以

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蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样

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化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core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，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）

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主机管理 查看主机防护状态 导出主机列表 切换主机防护配额版本 部署防护策略 管理服务器组 管理服务器重要性 忽略服务器 关闭主机防护 父主题： 资产管理

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。 搜索框后的图标依次支持：刷新列表数据，设置列表展示字段。 图4 添加筛选条件 选择“全部待办”、“待处理的待办”、“我处理的待办”、“我创建的待办”对应的页签，展示对应的待办列表。 图5 待办列表展示 全部待办仅可显示与登录账号有关（创建人、责任人是登录账号）的待办单子，其他子账号的待办数据不会显示。

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关于关联服务商管理个人信息的须知 为给您提供服务之便，您了解和同意上传客户信息/华为账号信息/联系方式并授权您关联的服务商访问用于必要的管理并且授权服务商管理您的交易信息/订单信息。华为云深知隐私对您的重要性，对于您上传的相关信息，我们将采取相关安全保障措施，并依照华为云隐私保护

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态势感知支持一键导出检测结果。 导出的excel文件中包含“产品名称”、“公司名称”、“受影响资源”、“业务领域”、“标题”、“发生时间”、“发生次数”、“置信度”、“重要性”和“状态”等信息。 约束限制 按过滤场景筛选检测结果，最多可导出10000条结果。 仅可导出近180天的检测结果。 前提条件

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背景信息 待审计的资产需要先录入云端，添加为审计资产，并进行日志上报配置，才能正常使用云日志审计服务。 前提条件 待审计资产已录入云端。 如果预审计资产尚未录入云端，请参见《部署指南》中“添加审计资产”章节完成相关准备工作。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 云日志审计”。

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用户自定义输入，为应用配置标记内容。 描述 应用的描述说明。 简称 应用的简称。 业务重要性等级 按照业务进行重要性等级划分，用户根据需求选择即可。 生命周期状态 选择应用生命周期状态。 为应用关联数据容器。在已创建应用的基础上，为应用关联数据容器。 在应用目录单击3中创建的应用，在界面右侧关联数据容器区域单击“添加”。

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化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core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，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）

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Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，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。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-Ci

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k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）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。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明

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客户可根据项目预算、自身云技术储备、业务重要性及规模来选择适合自己的支持计划产品： 表1 产品规格 支持级别 关键特性 适用场景 基础级 基本的事件响应时间 个人用户或小型企业简单云部署场景 开发者级 较快的事件响应时间 个人用户或小型企业部署实验、测试环境或非关键生产环境 商业级 最快的事件响应时间，并

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深刻理解企业数字化转型及其发展趋势 提升企业高层对数字化转型的决心 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 初步具备基于自身企业现状设计转型路线的能力 企业主导数字化转型的骨干技术人员（CTO、CIO等）： 深刻理解企业数字化转型必要性和重要性 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 提升数字化建设能

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及相应的成本是否带来正向的营收。 回顾和审核的频率应该综合考虑多种因素，包括成本优化在企业或者组织中的重要性，测试和验证成本，应用的复杂性和优化变更的难易程度。同时，在每次回顾和审核时，持续改进流程，例如，通过降低测试和变更的成本从而提升整体的优化频率。最后，在云厂商新的服务、资

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什么是威胁信息 当前企业面临的挑战 随着企业数字化的推进，网络在企业运营中的重要性提升到了前所未有的高度，与此同时，网络安全形势日趋严峻，传统防御策略已无法有效应对。 攻击手法、工具等不断变化，根据经验构建的传统防御策略缺少有效的威胁信息作为决策依据。 企业面对海量的、杂乱无章的威胁信息无从下

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， 提升云上业务的稳定性。 应用韧性主要包括如下功能点： 描述应用：描述客户应用架构，涵盖应用内云服务器资源及关联关系；支持租户授权评估。 定义目标：明确应用重要性及需要评估的故障场景。 韧性评估：能够自动对应用架构内的资源，进行扫描检查，发现可靠性行方面存在的风险点；支持手工评

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