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开发深度学习模型 创建和训练模型 使用如下命令创建并训练模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model =keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
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异常行为告警 命中异常行为风险规则的访问行为，将在“告警事件 > 异常行为”告警页面进行提示告警。 查看异常行为告警信息 审阅异常行为告警事件 导出异常行为告警日志 父主题： 告警事件
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个体事件行为检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 结果示例： { "event_type": 720896, "task_id": "de6f35a7cd904830b2ca544e4613febe"
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上述通用异常检测功能检测项开关默认开启，同时设备异常检测包括一些非公共检测项，用户可以根据需求进行检测项的开关等配置。 表2 检测项说明 检测项 说明 内存泄漏检测检测端侧设备是否存在内存泄漏。 异常端口检测检测端侧设备是否开启了异常端口。 CPU使用率检测检测端侧设备CPU使用率是否过高。
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异常片源检测 客户可以在片源导入前，通过工具排查片源异常的原因，如片源封装头信息缺失、音视频未同步等。 推荐使用开源FFMPEG工具进行检测，相关命令如表1所示。 表1 片源异常排查 排查方法 命令 解析片源元数据信息 可根据执行信息打印，识别片源异常点。 ffprobe -i your_input
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如何检测异常片源？ 如果视频内容播放过程中出现花屏、卡顿等现象，客户可以自己排查下片源异常的原因。 推荐使用开源FFMPEG工具进行检测，相关命令如表1所示。 表1 片源异常排查 排查方法 命令 解析片源元数据信息 可根据执行信息打印，识别片源异常点。 ffprobe -i your_input
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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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找到目标告警，单击待确认。 在下拉框中选择确认或忽略。 确认：选择确认后，该条异常行为告警的确认状态更改为确认，审阅完成。 忽略：选择忽略并单击确定后，该异常行为将移动至忽略记录页面，不再进行告警。 加白：选择加白并单击确定后，该异常行为将被加入白名单，不再进行告警。 图1 审阅告警事件 若对多条风险告警进行批量审阅，请参见以下步骤：
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查看异常行为告警信息 前提条件 已启用异常行为风险规则，具体操作，请参见异常行为风险规则。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏，选择“告警事件 > 异常行为告警”。 在异常行为告警页面查看对应告警统计信息。 图1 告警信息统计 表1 告警信息统计说明
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导出异常行为告警日志 系统支持将异常行为告警日志导出到本地。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏，选择“告警事件 > 异常行为告警”。 在告警列表中，勾选需要导出的告警事件。若不勾选，默认导出当前检索条件下告警列表中的所有告警日志。 单击右上角的导出，在下拉框中选择导出。
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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在服务器上的Agent。 接收Age
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。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群（初始化监控服务会自动分配集群）。 异常检测算法分为两种，固定阈值算法和动态阈值算法。 固定阈值算法就是简单设
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导入其他异常检测任务配置 对于已创建的异常检测任务，支持导出txt格式的任务配置文件。可以导入所在服务或其他服务快速完成配置并使用。 本章节介绍如何使用导入功能快速配置异常检测任务。 前提条件 已获取目标任务的配置文件。在异常检测任务列表中，单击目标任务所在行“操作”列的“更多 >
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IA GPU进行计算，尤其是在深度学习、大规模数据处理和高性能计算任务中，能够显著提升计算效率。 优化设计：容器镜像针对特定的任务（如深度学习框架、AI 任务等）进行优化，保证了性能和兼容性。 多种深度学习框架：NVIDIA提供了多个常用的深度学习框架的容器镜像，包括Tensor
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时序异常检测微调工作流 功能介绍 在时序异常检测大模型基础上引入多种下游适配器，支持基于历史数据的阈值优化或基于标注正异常数据的二分类识别。通过此方式，将原始问题转化为针对特定时间点的二分类任务，判断其状态为正常或异常。 若为微调工作流产物（正异常数据分类）模型，默认返回时序点正
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