Apache Kafka到 MRS Kafka参数调优 源端优化 Kafka抽取优化。 可通过在源端配置中单击“Kafka源端属性配置”来添加Kafka优化配置。 图1 添加自定义属性 可使用的调优参数具体如下： 表1 全量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 properties

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Firewall，WAF）提供了对该漏洞的防护。 影响的版本范围 漏洞影响的Apache Dubbo产品版本包括： 2.7.0～2.7.4、2.6.0～2.6.7、2.5.x的所有版本。 安全版本 Apache Dubbo 2.7.5版本。 解决方案 建议您将Apache Dubbo升级到2.7.5版本。 如果您

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本小节以Apache Kafka到MRS Kafka实时同步为示例，介绍如何配置Migration实时集成作业。配置作业前请务必阅读使用前自检概览， 确认已做好所有准备工作。 参见新建实时集成作业创建一个实时集成作业并进入作业配置界面。 选择数据连接类型：源端选Apache_Kafka，目的端选MRS_Kafka。

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Apache Hive数据连接参数说明 表1 Apache Hive数据连接 参数 是否必选 说明 数据连接类型 是 Apache Hive连接固定选择为Apache Hive。 数据连接名称 是 数据连接的名称，只能包含字母、数字、下划线和中划线，且长度不超过100个字符。 标签

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Apache HDFS数据连接参数说明 表1 Apache HDFS连接 参数 是否必选 说明 数据连接类型 是 Apache HDFS连接固定选择为Apache HDFS。 数据连接名称 是 数据连接的名称，只能包含字母、数字、下划线和中划线，且长度不超过100个字符。 标签 否

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修改后，保存“ssl.conf”文件并退出编辑。 步骤四：重启Apache 执行以下操作重启Apache，使配置生效。 执行service httpd stop命令停止Apache服务。 执行service httpd start命令启动Apache服务。 效果验证 部署成功后，可在浏览器的地址

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单击“BOT行为检测”模块，打开“AI行为检测”开关。 开启后，默认配置如图3所示。 图3 BOT行为检测 根据实际业务需要，设置三个行为检测评分区间。评分区间为0~100，评分越接近0分表示请求特征越像正常请求，越接近100表示请求特征越像BOT。 为每个区间配置防护动作。 防护动作说明如下： “放行”：放行满足特征的请求。

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修改后，保存“ssl.conf”文件并退出编辑。 步骤四：重启Apache 执行以下操作重启Apache，使配置生效。 执行service httpd stop命令停止Apache服务。 执行service httpd start命令启动Apache服务。 步骤五：效果验证 部署成功后，可在浏览

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使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 应用场景 MRS离线处理集群，可对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。

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Apache Log4j2漏洞检测相关问题 网站漏洞扫描 和主机扫描是否支持Apache Log4j2漏洞检测？检测原理有何不同？ 答：网站漏洞扫描和主机扫描支持Apache Log4j2漏洞检测，但检测原理不同。网站漏洞扫描的检测原理是基于漏洞POC验证，如果没有攻击入口或路径，

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视频鉴黄评分 对视频的涉黄程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥50分的视频可视为涉黄视频。 视频暴恐评分 对视频的暴恐程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥50分的视频可视为暴恐视频。 视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0

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Critical : 漏洞cvss评分大于等于9；对应控制台页面的高危 High : 漏洞cvss评分大于等于7，小于9；对应控制台页面的中危 Medium : 漏洞cvss评分大于等于4，小于7；对应控制台页面的中危 Low : 漏洞cvss评分小于4；对应控制台页面的低危 solution_detail

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。 若一天多次运行该作业，当天的质量评分为最后一次的得分。 单击“表评分”列的评分值链接，展开该表关联的规则评分。 单击“规则评分”列的评分值链接，展开该规则关联的字段评分，如图5所示。 图5 表关联规则评分 导出质量报告 您可以通过以下两种方式导出质量报告： 若使用局点有OBS服务，系统默认导出到关联的OBS桶中。

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Priority Rating）用来表示漏洞修复优先级，是 漏洞扫描服务 基于漏洞利用代码成熟度、漏洞公布时长、产品的覆盖率、CVSS评分等多维度数据，通过机器学习算法计算的漏洞风险评分。分数越高，说明越需要优先修复。 关联资产能够帮助客户快速定位到风险资产，使漏洞修复更有针对性。 边界漏洞免疫（自动消减处置措施）

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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的)的评分卡数据。 图22 评分卡页面 在运行区的搜索栏支持评分卡名称，评分卡标识，评分卡模式筛选展示评分卡数据。编辑区额外支持按评分卡状态筛选展示评分卡数据。 评分卡测试 在评分卡的运行/编辑区页面，任选一条评分卡数据条目操作栏中的 “测试” 按钮，在页面右侧向左拉出评分卡测试窗口。

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漏洞风险：无风险满分20分，扣分标准及提高评分的方法请参见表 漏洞风险扣分标准及提高评分的方法。 合规风险：无风险满分20分，扣分标准及提高评分的方法请参见表 合规风险扣分标准及提高评分的方法。 入侵风险：无风险满分30分，扣分标准及提高评分的方法请参见表 入侵风险扣分标准及提高评分的方法。 资产风险：

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质量管理 > 人工质检评分配置”。 请参见配置人工质检评分依次选中左侧的评分项类别，单击右侧的“新增”，添加如背景信息中所示的评分项。 “服务意识”、“流程规范”以及“服务态度”三个类别为系统预置，如果不存在，可能是有其他操作员将其删除，可单击自行添加。 配置评分项模板。 选择“配置中心

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选中测评任务的测评表，单击【导出】，将测评分析数据导出 测评组分数 图8 测评组分数 测评项分数 图9 测评项分数 测评项票数 图10 测评项票数 不计算权重情况下 测评分组分数：测评分组分值=（测评分组内指标数据之和）/人员个数 测评项分数：指标项分数=（测评分组内指标数据之和）/人员个数，在加上各个测评分组之和

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对话时间戳，精度为秒。 实训评分场景，时间戳输入-1，无实际意义。 请求出参 表2 响应体参数 参数 类型 描述 examResponse ExamResponse 实训评分结果，实训评分时返回 qiResponse QiResponse 质检评分结果，普通质检时返回 （质检评分场景，暂不使用）

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产评估得分将被算法剔除，不计入资产风险评分的加权计算。 根据资产是否进行过风险评估以及得分，风险评分分为以下几个等级： 未评估：未使用防护服务，无法评估。 低风险：100 > 评分 ≥70。 中风险：70 > 评分 ≥ 30。 高风险：评分<30。 风险标签 资产的风险标签，由资

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