决方案，由部署在云端的云服务和部署在客户网络边界的华为天关防护节点构成，能够帮助用户实现常态化安全保障。 等保合规解决方案 面向等保2.0推出的简单高效、安全可靠的云化等保解决方案。由部署在云端的云服务和部署在客户网络边界的天关/防火墙构成，满足企业等保需求。 防勒索解决方案 采

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隔离，每个业务部门的运维人员需要依赖日志监控告警实现故障定位分析，同时集团安全部门需要统一监控日志，因此多账号的统一日志管理成为企业痛点： 分业务独立运维：客户每个业务模块都有一个独立的账号做资源隔离，依赖日志服务配置监控告警，快速分析发现故障并定位根因。 安全部门统一监控日志：

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什么是智能终端安全服务 随着数字化的不断深入，企业越来越依赖网络通信技术以满足其业务需求，与此同时，企业面临的网络安全风险也越来越大。由于人的行为具有不确定性，电脑、 服务器 等终端作为直接与人交互的装置，面临更多的安全风险，往往是整个网络安全防护流程中最薄弱的环节。近年来，针对终端的攻击行为层出不穷

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勒索软件是不法分子通过加密文件等方式劫持用户文件，借此索要钱财的一种恶意软件。勒索软件变种多、更新快，难以防范，据权威报道，勒索软件会造成企业巨额经济损失和重要数据的泄露，已升级成为全球网络领导者最关心的网络威胁。 网络安全建设作为现代企业治理的一个重要课题，在勒索病毒的猛烈攻势下面临着严峻的挑战。 攻击规模化组织化，应对难

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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为更合适的值。 模型推荐：前面选择的数据是有标签的数据，推荐算法xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法，可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候，针对不同的算法，会分

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说明 扫描对象 被扫描的软件包/固件，单击可进入本次任务的扫描详情。 文件大小 被扫描的文件的大小。 开始时间 开始扫描的时间。 扫描耗时 扫描耗费的时长。 任务状态 任务扫描状态，包括：等待中、进行中、已完成、已停止、已失败。 检测结果风险统计 显示各检查项的检测项目风险文件总数。

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主动防御：中云网安的AI赋能解决方案专为应用安全防护设计，提供实时监测、态势感知、非嵌入式动态加固的能力，提升整体网络安全防护能力。 智能学习算法：集成自研的安全算法模型和应用学习技术，实现私有化学习，识别未知威胁和0-day攻击，实现主动防御，无感知的进化式更新，提供强大的安全防护能力。

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如果系统判定该文件是正常的，会展示绿色标签及标签名称。 同时，系统提供对应特征标签（蓝色）和场景标签（灰色），标记该文件的显著特性和常见场景。 您可以将光标置于威胁标签上查看对应的解释说明。 相关样本 展示访问该文件的样本、从该文件下载的样本以及包含该文件的样本。 来源地址 获取该文件的网络地址（URL）。

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文档数据库服务有哪些安全保障措施 文档数据库服务可设置所属虚拟私有云，从而确保实例与其它业务实现网络安全隔离。另外，通过统一身份认证服务，可以实现对文档数据库服务资源的访问权限控制。 父主题： 网络安全

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挑战2：如何构建一套全方位、全体现的安全运营系统，保障业务的SLA达成 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。

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题：

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业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有

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数据集模块主要为模型训练服务提供统一的数据管理能力，数据集可以提供给特征工程，做特征处理和提取关键特征；也可以直接加入模型训练。数据集相关的两个基本概念： 数据集：某业务下具有相同数据格式数据的逻辑集合。 数据：数据集实例，有具体的特征和样本数据。 数据集以文件夹的形式管理数据，一个数据集中

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CFW可对全流量进行精细化管控，包括互联网边界防护、跨VPC的流量，防止外部入侵、内部渗透攻击和从内到外的非法访问；同时，带宽/EIP/安全策略等关键性能规格可无限扩展（根据客户需求灵活调整底层虚拟机的资源和数量，按需设置CPU和内存等资源规格），集群部署高可靠，满足大规模流量的安全防护。 极简应用 作为云原

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技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据集实例 数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。

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是为左侧创建的json数组中的每个元素进行投影的表达式。在评估左侧与右侧时，每种投影类型的语义略有不同。 如果投影到单个数组元素上的表达式的结果为null，则该值将从收集的结果集中省略。 您可以使用管道表达式（稍后讨论）停止投影。 列表投影仅对json数组有效。如果左侧 (LHS) 无法创建初始值的jso

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CTC：是结合华为30年安全经验积累，并结合企业与机构的安全合规与防护需求，帮助企业与机构满足国家及行业法律法规要求，同时实现对安全风险与安全事件的有效监控，并及时采取有效措施持续降低安全风险，消除安全事件带来的损失。 云防火墙服务 CFW：是新一代的云原生防火墙，提供云上互联网边界和VPC边界的防护，包括：实时入

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用户可以通过数据去噪，筛选掉时间序列中的异常数据。噪声分析方法： 通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理，得到每个点对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限，超出上限的点为噪声点。 系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。

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