Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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基于海量数据库和智能检测算法，云端能够检出常规签名无法检测到的恶意样本，发现多种WAF（Web Application Firewall，网站应用程式防火墙）绕过手段，对抗未知和变种威胁。 云端采用智能化技术，当攻击发生时，可自动挖掘同一攻击链上所有威胁事件，提供一键快速处置方式。 极简部署，智能运维 用户接

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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菜单人工下发黑名单或发送告警。 租户在租户门户中下发黑名单。 安全专家精准分析 华为乾坤安全专家整合安全能力，快速准确识别复杂威胁： 现网对抗经验固化到华为乾坤，不断增强华为乾坤安全能力。 最新漏洞分析、华为乾坤智能签名生产，快速应对新型威胁。 安全专家针对发现的每一条安全告警进

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网络攻击行为在过去数年发生了巨大的改变，传统以破坏系统为主的网络攻击行为，发展到现阶段将DDoS攻击、加密、撞库/搬库的技术用于勒索和灰色产业对抗的经济目的，更要求企业构建一套健全的安全运营系统，以保证系统的网络运营正常和业务安全。 挑战3：如何兼顾安全和业务的效率 传统IT建设过程

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Snap研发知识问答模型部署前，对模型进行内容合规自评，覆盖涉政、违法、诈骗、宗教、低俗暴力、社会负面、敏感信息等问题及角色扮演、反面诱导等12种对抗攻击方式的测评，识别模型生成内容的合规风险，持续强化模型合规训练。 模型运行安全性 通过流控策略进行单用户限流和总并发限流，同时对推理请求

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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基于海量数据库和智能检测算法，云端能够检出常规签名无法检测到的恶意样本，发现多种WAF（Web Application Firewall，网站应用程式防火墙）绕过手段，对抗未知和变种威胁。 智能终端安全服务可联动边界防护与响应服务，进行威胁分析和封禁外部攻击源，为租户提供最优阻断方案，全方位抵御安全风险。云端

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端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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较少甚至没有。针对此类IP，运维人员仅凭现有的威胁信息，难以进行有效地分析处置。威胁信息中心需要及时生产和更新内生威胁信息，以辅助运维人员对抗网络安全演练。 重保威胁信息有以下几种生产方式： 利用AI算法，近实时生产即时网络安全演练数据，并更新到威胁信息中心。 利用威胁信息生产系

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置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG（Auto Kernel Generator）对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。

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Rootkit 黑 指用来隐藏文件及进程以避免被系统工具发现的工具，通常被用来隐藏恶意软件。 Packed 加壳 黑 指被加壳工具加壳以逃逸检测及对抗分析的恶意软件。 Backdoor 后门 黑 指在系统上运行后，通过向远程提供一个通信通道，以便攻击者可以访问的恶意软件 Virus 病毒

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的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较

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纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

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4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

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4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

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