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对应控制台的界面参数“吸烟检测开关”。 对输入视频流是否检测吸烟动作，取值范围： "0"：表示不检测吸烟动作； "1"：表示检测吸烟动作。 默认值为1。 phoning_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“打手机检测开关”。 对输入视频流是否检测打手机动作，取值范围：

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对应控制台的界面参数“吸烟检测开关”。对输入视频流是否检测吸烟动作，取值范围： 0: 表示不检测吸烟动作。 1: 表示检测吸烟动作。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 phoning_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“打手机检测开关”。对输入视频流是否检测打手机动作，取值范围：

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KPI异常检测学件服务 创建项目 数据集 模型训练 模型管理 推理服务 父主题： 学件开发指南

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫

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基于AI智能引擎的威胁检测 威胁检测服务在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、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

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检测各个主机的进程信息，包括进程ID、命令行、进程路径、行为等。 对于进程的非法行为、黑客入侵过程进行告警。 进程异常行为可以监控以下异常行为： 监控进程CPU使用异常。 检测进程对恶意IP的访问。 检测进程并发连接数异常等。 支持的操作系统：Linux、Windows。 隔离查杀：部分异常进程支持手动隔离查杀。

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对应控制台的界面参数“吸烟检测开关”。 对输入视频流是否检测吸烟动作，取值范围： "0"：表示不检测吸烟动作。 "1"：表示检测吸烟动作。 默认值为1。 phoning_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“打手机检测开关”。 对输入视频流是否检测打手机动作，取值范围：

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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，从而保护账户和工作负载。该服

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配置智能访问控制规则精准智能防御CC攻击 开启智能访问控制规则后，WAF中的压力学习模型会根据源站返回的HTTP状态码和时延等来实时地感知源站的压力，从而识别源站是否被CC攻击了，WAF再根据异常检测模型实时地检测源站在HTTP协议上的特征的异常行为，然后基于这些异常特征，使用AI算法生成精准防护规则和CC防护规则，来防御CC攻击，保护您的网站安全。

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对应控制台的界面参数“吸烟检测开关”。对输入视频流是否检测吸烟动作，取值范围： 0: 表示不检测吸烟动作。 1: 表示检测吸烟动作。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 phoning_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“打手机检测开关”。对输入视频流是否检测打手机动作，取值范围：

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当主车前端超过左转指示牌， 并且主车不存在左转行为， 则左转指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过右转指示牌， 并且主车不存在右转行为， 则右转指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过直行指示牌， 并且主车不存在直行行为， 则直行指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过左转直行指示牌， 并且主车不存在左转直行行为，

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云上垃圾桶异常检测 创建云上垃圾桶异常检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等，进行异常的行为分析，降低欺诈损失。

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从宿主机角度通过机器学习结合规则检测逃逸行为，简单精确，包括shocker攻击、进程提权、DirtyCow和文件暴力破解等。 实时检测 高危系统调用 检测容器内发起的可能引起安全风险的Linux系统调用。 实时检测 异常程序检测 检测违反安全策略的进程启动，以及挖矿、勒索、病毒木马等恶意程序。 实时检测 文件异常检测

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基础数据参数说明 参数名称 参数说明 时间列 指定异常检测哪个列的数据是时间。 指标列 指定异常检测哪个列的数据是指标，即异常检测需要监控的指标。 计数列 指定异常检测哪个列的数据是请求量。 补充列 可以选择补充异常检测数据列。 维度 指定对哪些维度进行检测。 列名：指定维度列名，如需新增维度，可单击“+”号。

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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，从而保护账户和工作负载。该服

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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