态势感知 SA

态势感知 SA

态势感知 SA(安全云脑) 为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。帮助用户检测云上资产遭受到的各种典型安全风险,还原攻击历史,感知攻击现状,预测攻击态势,为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。

态势感知 SA(安全云脑) 为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。帮助用户检测云上资产遭受到的各种典型安全风险,还原攻击历史,感知攻击现状,预测攻击态势,为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。

    态势感知 sa模型 更多内容
  • ALM-303046754 第一阶段IKE SA建立

    vsys-name IKE SA所属的虚拟系统的名称。 说明: 设备不支持该参数。 Role SA协商时设备的角色: Initiator:设备作为SA协商发起方。 Responder:设备作为SA协商响应方。 对系统的影响 对业务无影响。 可能原因 第一阶段IKE SA建立。 处理步骤 正常运行信息,无需处理。

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  • 变更计费模式

    若您可预估使用态势感知服务的周期,并需要长期使用态势感知服务,可以将按需购买的态势感知资源转为包周期计费模式,节省开支。 服务版本+资产配额与安全大屏功能需分别转包周期。 按需计费转为包年/包月 登录管理控制台。 在页面左上角单击,选择“安全与合规 > 态势感知”,进入态势感知管理控制台。 单击右上角“专业版”,显示版本管理窗口。

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  • 自动续费

    自动续费可以减少手动续费的管理成本,避免因忘记手动续费而导致态势感知被自动删除。自动续费的规则如下所述: 以态势感知的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 态势感知自动续费周期以您选择的购买时长为准。例如,您选择的购买时长为3个月,态势感知即在每次到期前自动续费3个月。 在态势感知到期前均可开通自动续费,到期

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  • 模型测试

    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

    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 模型管理简介 创建模型 模型推理

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  • 测试模型

    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

    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

    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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  • 发布模型

    发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应的物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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  • 模型训练

    任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard,详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源,包括CPU和GPU。

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  • 模型训练

    模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题: KPI异常检测学件服务

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题: 用户指南

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  • 归档模型

    是否生成本地模型包:请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包,供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json:请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标,完成模型归档。 父主题: 模型训练

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  • 训练模型

    模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • 评估模型

    评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理

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  • 评估模型

    并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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  • 评估模型

    已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“交并

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  • 评估模型

    已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。

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  • 模型架构

    模型架构 图1 模型架构 图2 模型架构--类 模型架构中类信息的维护 图3 新增类 图4 录入类信息 图5 编辑类 图6 修改类信息 在适配器中该类已经被添加了sql语句的,不能编辑修改,如要修改,必须将该类下面对应的sql语句都删除掉。 图7 类属性 单击按钮弹出页面进行修改。

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  • 评估模型

    已在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测”技能模板新建技能,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型,在“应用开发>评估模型”页面,查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。

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