从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异常操作实时告警，行为操作实时查询，行为轨迹可视化，风险事件关

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的多边形。 满屏绘制：选择“满屏绘制”。 车道线绘制 车道线不能交叉。 车道右边线、车道线1：可以修改，不能删除。 车道线2、车道线3：可以修改、删除。 检测目标 检测目标有“目标整体”、“非机动车”和“机动车”。勾选检测目标后，当检测区域内识别出该目标时，对目标进行抓拍。 发送车辆属性

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GetCruiseTracksItem objects 巡航轨迹ID列表 表4 GetCruiseTracksItem 参数 参数类型 描述 cruises_id Integer 巡航轨迹ID cruises_name String 巡航轨迹名称 enable_cruise String 启停状态，枚举值：

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Integer 巡航轨迹ID：取值范围[1,+∞)，可以从获取巡航轨迹列表中获取 cruise_type 是 String 巡航轨迹类型：枚举类型 枚举值： CRUISE_TRACK 巡航轨迹 MODEL_TRACK 模式轨迹 PAN_TRACK 水平轨迹 TILT_TRACK 垂直轨迹 说明：

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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全数据传输。 态势感知SA：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。 威胁检测服务MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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安全服务检测数据），提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理，满足您的安全需求。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知

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创建边缘高速流量统计及事件检测作业 功能介绍 该API可分析边缘的高速公路视频流。对于给定的高速视频，提供了流量监测、车速监测、违停事件检测、拥堵检测、行人检测、应急车道占用检测、逆行倒车检测、压实线变道检测、火灾检测、施工区域检测、抛撒物检测、团雾检测等功能。 目前支持H264

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cruise_type 是 String 巡航轨迹类型：枚举类型 枚举值： CRUISE_TRACK 巡航轨迹 MODEL_TRACK 模式轨迹 PAN_TRACK 水平轨迹 TILT_TRACK 垂直轨迹 说明： 目前设备只有CRUISE_TRACK模式——基于预置点的巡航，当选择其他模式时，

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删除摄像机巡航轨迹 功能介绍 删除摄像机巡航轨迹（目前只支持好望设备） URI DELETE /v1/{user_id}/devices/{device_id}/channels/{channel_id}/cruise-track 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 channel_id

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Key”输入待查询消息的Message Key，单击“查询”。 在待查询消息所在行，单击“消息轨迹”。 查看消息的轨迹，确定是否生产/消费成功，如图1所示。 图1 查看消息轨迹详情 消息轨迹的参数说明如表1所示。 表1 消息轨迹的参数说明 参数 参数说明 生产者状态 生产者状态如下： 发送成功：消息发送成功，服务端已经成功存储消息。

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m），

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压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLI DLI NE，则认为主车的轮胎已经压到实线。

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或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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