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，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。 表1

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作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 编排能力, 调度算法, 指标卡片编排, 学习推送 项目执行管理人员 管理任务进展，管理问题进展，任务审批，许可审批，制定作业计划/人员排班，分析作业报告，分析问题/任务趋势, 分析人员能力, 分析人员积分, 分析制定许可方案 APP端侧子产品+ 作业人员+问题管理/

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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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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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单击“全部开启”，可跳转到 云服务器 列表，对未开启防护的 服务器 开启防护。 安全风险趋势 图3 安全风险趋势 可显示最近7天、近30天的安全风险趋势。 表1 安全风险趋势说明 风险分类 风险事件 资产风险 帐号信息 开放端口 进程信息 Web目录 软件信息 自启动 漏洞风险 Linux漏洞 Windows漏洞 Web-CMS漏洞

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创建风险 单击“确定”，风险创建成功后，如图3所示。 图3 新建的风险 反馈风险措施（自动识别和人工创建的风险均可操作）。 如图4所示，在“风险管理”页面中，单击风险“风险措施”列的“待反馈”，弹出的“风险措施”页面。 图4 进入反馈风险措施 如图5所示，在“风险措施”页面，输入风险措施，上传附件。

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结合税局对集团公司税务风险防御系统建设的要求，设计符合税务风险防范的指标及模型，建立税务风险指标库，并实时更新，定期对涉税风险指标进行评估，对产生风险的指标自动预警，对风险产生的原因从粗到细对数据层层分析，找出产生风险的关键成因，并对指标评估存在的风险和日常工作存在的风险事项发起及下达，根据风险影响

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在容器列表上方搜索框中选择“安全风险 > 有风险”，筛选有风险的容器。 图1 筛选风险容器 在目标风险容器所在行的“操作”列，选择需要执行的处置操作。 对于集群容器支持停止容器操作，对于单机容器支持隔离、暂停、停止容器操作。 仅有中危及以上风险的容器支持处置操作，您可以将鼠标滑动至目标风险容器所在行的安全风险列，查看安全风险分布。

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分类 风险操作的类别。 特征 风险操作的特征。 风险等级 风险操作的风险级别，包括： 高 中 低 无风险 状态 风险操作的状态，包括： 已启用 已禁用 根据需要，您还可以对风险操作执行以下操作： 启用 在需要启用的风险操作所在行的“操作”列，单击“启用”，数据库安全审计将对该风险操作进行审计。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常

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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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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用noteboo

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Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统

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精准识别多场景下色情、辱骂、广告等违规内容，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核 -文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中

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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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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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