深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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容器指纹 采集容器资产指纹 查看容器资产指纹 父主题： 资产管理

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设备指纹 设备采集监控 在接入设备指纹之后，可以在设备采集监控模块通过不同的查询条件查询设备指纹请求的明细数据及风险标签、设备评分等信息。 条件查询：支持通过“设备指纹”“来源”“token”“风险标签”“IP地址”“请求时间”来查询。 列表数据：“设备指纹”“token”“操作

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主机指纹 采集主机资产指纹 查看主机资产指纹 查看资产历史变动记录 父主题： 资产管理

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服务器 已开启HSS容器版防护。 容器资产指纹采集内容 容器资产指纹采集项如表 容器资产指纹特性所示，除集群、服务、工作负载和容器实例外的其他采集项有固定的采集周期，资产指纹功能会定期自动采集这些容器资产指纹。您也可以自定义资产指纹采集周期，详细操作请参见资产发现。 表1 容器资产指纹特性 功能项 功能描述

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配置策略”。 在“指纹过滤”配置框中，单击“自定义防护”。 图2 指纹过滤配置框 在弹出的“指纹过滤设置”对话框中，单击“新建指纹”。 在弹出的对话框中，设置指纹参数。 图3 新建指纹 表1 指纹参数说明 参数 说明 指纹名称 输入指纹规则名称。 协议 设置指纹的协议。 开始源端口-结束源端口

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参数说明：重置设备证书指纹的的类型。 取值范围： PRIMARY：重置主指纹。设备证书鉴权优先使用的指纹，当设备接入物联网平台时，平台将优先使用主指纹进行校验。 SECONDARY：重置辅指纹。设备的备用指纹，当主指纹校验不通过时，会启用辅指纹校验，辅指纹与主指纹有相同的效力。 缺省值：PRIMARY

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重置设备指纹 功能介绍 应用服务器可调用此接口重置设备指纹。携带指定设备指纹时将之重置为指定值；不携带时将之置空，后续设备第一次接入时，该设备指纹的值将设置为第一次接入时的证书指纹。 URI POST /v5/iotps/{project_id}/devices/{device_

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单击目标服务器名称 ，进入目标服务器的详情页面，选择“资产指纹 > 主机资产”页签。 单击指纹列表的目标指纹类型，查看对应资产信息，资产指纹类型特性如表 主机资产指纹特性所示。 危险端口列表 表 危险端口列表列举了主机安全服务资产指纹功能检测判定“危险程度”为“危险”的危险端口。如果您

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仅支持Linux系统。 查看所有容器的资产指纹数据 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 主机安全服务”，进入主机安全平台界面。 选择“资产管理 > 容器指纹 > 资产指纹”，进入“资产指纹”页面，查看所有容器指纹数据。 如果您清点后发现有风险的资产请

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器版防护。 主机资产指纹采集内容 主机资产指纹采集项如表 主机资产指纹特性所示，且每个采集项有固定的采集周期，资产指纹功能会定期自动采集主机资产指纹。如果您使用的HSS为旗舰版及以上版本，可自定义资产指纹采集周期，详细操作请参见资产发现。 表1 主机资产指纹特性 功能项 功能描述

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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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扩展进程白名单 对于策略关联的服务器，如果您认为HSS学习到的应用进程比HSS扫描到的进程指纹少且可疑进程告警事件较多，您可以配置HSS扩展进程白名单，通过比对HSS已学习的应用进程和资产指纹功能扫描到的对应服务器的资产指纹，进一步扩展HSS应用进程情报库，补充可信进程白名单。 操作步骤

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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