支持開集檢測、視覺交互檢測等開放式識別模型,支持物體檢測、多目標(biāo)跟蹤等閉集模型 低門檻開發(fā) 支持?jǐn)?shù)據(jù)工程、模型開發(fā)、垂域應(yīng)用開發(fā)工具鏈 低成本部署 支持百萬參數(shù)輕量化模型部署 模型介紹 應(yīng)用場景 應(yīng)用場景 場景化AI案例,AI落地零門檻 場景化AI案例,AI落地零門檻 工業(yè)生產(chǎn) 匯聚行業(yè)數(shù)據(jù),使用基礎(chǔ)模型構(gòu)建行業(yè)大模
五大運維解決方案,切實解決用戶實際業(yè)務(wù)痛點 運維態(tài)勢感知BI 資源全生命周期管理 變更風(fēng)控&作業(yè)可信 標(biāo)準(zhǔn)化故障管理 智能化混沌演練 運維態(tài)勢感知BI 簡介 面向不同角色運維人員的專屬運維BI看板,輔助運維優(yōu)化改進(jìn)和洞察決策 優(yōu)勢 指標(biāo)項豐富 預(yù)置接入30個+運維指標(biāo),構(gòu)建7張運維態(tài)勢感知大屏,從宏觀到微觀全面呈現(xiàn)運維全局態(tài)勢,提供企業(yè)級運維沙盤
718B深度思考模型 高效訓(xùn)推 覆蓋全鏈路的訓(xùn)推工具 負(fù)載均衡 多維度負(fù)載均衡策略 安全防護(hù) 支持模型加密與模型混淆保護(hù) 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說明 訓(xùn)練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄 ModelArts Studio控制臺 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說明 訓(xùn)練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄
業(yè),快速孵化大模型場景化應(yīng)用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新
果輔助分析能力 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
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生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用
盤古行業(yè)大模型 盤古行業(yè)大模型 盤古行業(yè)大模型化解行業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建難、模型效果調(diào)優(yōu)難、場景能力評測難三大難題,助力行業(yè)客戶更快、更優(yōu)構(gòu)建專業(yè)大模型 盤古行業(yè)大模型化解行業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建難、模型效果調(diào)優(yōu)難、場景能力評測難三大難題,助力行業(yè)客戶更快、更優(yōu)構(gòu)建專業(yè)大模型 專家咨詢 ModelArts
全球模型 提供高精度的全球模型,無需定制和訓(xùn)練,直接訂閱即可推理 多種部署形態(tài) 支持公有云、混合云、邊緣多種形態(tài),滿足不同需求 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學(xué)計算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
通過數(shù)據(jù)技術(shù)對安全事件進(jìn)行事前態(tài)勢感知,事中實時響應(yīng),事后追蹤溯源從而幫助企業(yè)安全管理人員掌握移動業(yè)務(wù)的整體安全態(tài)勢的數(shù)據(jù)平臺。移動威脅態(tài)勢感知平臺通過對移動應(yīng)用的實時數(shù)據(jù)采集,收集應(yīng)用在使用過程中的安全信息,通過數(shù)據(jù)技術(shù)對安全事件進(jìn)行事前態(tài)勢感知,事中實時響應(yīng),事后追蹤溯源從而
完整留痕,打造全連接、高效率、低成本的運營管理模式。③決策智能化憑借海量實時的資產(chǎn)運行監(jiān)測數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)全面的專家知識沉淀,精確可靠的預(yù)測算法模型。為運營決策提供智能化支撐,提升決策準(zhǔn)確性。④應(yīng)急常態(tài)化打造平戰(zhàn)結(jié)合的應(yīng)急響應(yīng)模式,建立覆蓋事前預(yù)防、事中處置、事后總結(jié)的全流程閉環(huán)管理的
安恒態(tài)勢感知APT采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu),為用戶提供全局安全態(tài)勢感知能力。構(gòu)建7*24h持續(xù)主動、有效閉環(huán)的安全運營體系。安恒態(tài)勢感知APT。含管理平臺和探針。采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu),結(jié)合專業(yè)的安全經(jīng)驗,依托雄厚的研發(fā)實力,兼顧未來業(yè)務(wù)的發(fā)展,以“數(shù)據(jù)驅(qū)動安全分析,構(gòu)建智能自適應(yīng)
全新的智慧講解體驗,將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn),打造全國第一家智慧全息講解紀(jì)念館。模型制作服務(wù)Model making service,創(chuàng)新了全新的智慧講解體驗,將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn),打造智慧全息講解紀(jì)念館。借助虛實融合的技術(shù),全面提升手機(jī)用戶在參觀
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識別服務(wù);
性,為銷量預(yù)測模型提供可靠的數(shù)據(jù)支持3、指導(dǎo)品牌方利用模型正確輸出預(yù)測結(jié)果。詳細(xì)講解銷量預(yù)測模型的輸出原理和方法,讓品牌方掌握正確輸出及解讀預(yù)測結(jié)果的技巧4、指導(dǎo)品牌方對模型調(diào)優(yōu),以提高模型預(yù)測準(zhǔn)確度。指導(dǎo)品牌方進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整、數(shù)據(jù)更新和算法優(yōu)化等工作,傳授模型調(diào)優(yōu)的方法和技巧
安全管理工作的依法合規(guī),為企業(yè)安全管理決策者提供可靠數(shù)據(jù)支撐,亟需建立一個針對數(shù)據(jù)安全的態(tài)勢感知平臺,做到事前預(yù)警、事中監(jiān)控、事后分析,全面提升數(shù)據(jù)安全管理與防護(hù)水平。億賽通數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知平臺(簡稱:DSSA),產(chǎn)品采用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu),通過采集分析來自于終端、網(wǎng)絡(luò)、存儲、
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ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。
份恢復(fù),監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力,能為企業(yè)提供功能全面,穩(wěn)定可靠,擴(kuò)展性強(qiáng),性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務(wù)。 立即購買 控制臺 GaussDB數(shù)據(jù)庫模型 了解云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失
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網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)上,也要知道什么人在攻擊你、攻擊的全局態(tài)勢是什么樣的,“知己知彼,百戰(zhàn)不殆”。 什么是態(tài)勢感知? 態(tài)勢感知有什么作用? 態(tài)勢感知可以免費使用嗎? [安全管理服務(wù)]態(tài)勢感知 態(tài)勢感知可以為我提供什么服務(wù)? 云安全6期-進(jìn)入詳情 我的主機(jī)安全它做主|云安全7期 這是一種古老的安
態(tài)勢感知模型
操作場景
在現(xiàn)場講解匯報、實時監(jiān)控等場景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。如果只是單純將控制臺界面放大顯示,視覺效果并不是很理想。此時可以利用安全大屏,展示專為大型屏幕設(shè)計的服務(wù)界面,獲得更清晰的態(tài)勢信息和更好的視覺效果。
安全云腦默認(rèn)提供一個綜合態(tài)勢感知大屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測攻擊態(tài)勢,為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力,實現(xiàn)一屏全面感知。
前提條件
已開通安全大屏(包含AstroCanvas)增值項,詳細(xì)操作請參見購買增值包。
查看綜合態(tài)勢感知大屏
- 登錄安全云腦 SecMaster控制臺。
- 單擊管理控制臺左上角的
,選擇區(qū)域和項目。 - 在頁面左上角單擊
,選擇“ 安全與合規(guī) > 安全云腦 SecMaster”,進(jìn)入安全云腦管理頁面。 - 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“工作空間 > 空間管理”,并在工作空間列表中,單擊目標(biāo)工作空間名稱,進(jìn)入目標(biāo)工作空間管理頁面。
圖1 進(jìn)入目標(biāo)工作空間管理頁面
- 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“態(tài)勢感知 > 安全大屏”,進(jìn)入安全大屏頁面。
圖2 進(jìn)入安全大屏頁面
- 單擊綜合態(tài)勢感知大屏右下角的“播放”,進(jìn)入綜合態(tài)勢感知大屏信息頁面。
頁面中各個模塊的功能介紹、數(shù)據(jù)信息等詳見下述內(nèi)容。
安全評分
展示當(dāng)前資產(chǎn)安全健康得分。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|---|---|---|---|
|
安全評分 |
實時 |
|
根據(jù)是否開啟各安全服務(wù)防護(hù)、未處理的配置問題等級及個數(shù)、未處理的漏洞等級及個數(shù)、未處理的威脅事件等級及個數(shù)等,加權(quán)計算得來。
|
告警統(tǒng)計情況
展示已接入服務(wù)的告警統(tǒng)計情況。
告警數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況來源于當(dāng)前工作空間的“威脅管理 > 告警管理”,如需查看對應(yīng)詳細(xì)信息,可以前往該頁面進(jìn)行查看。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|---|---|---|---|
|
新增告警 |
今天 |
5分鐘 |
當(dāng)天新增的告警數(shù)量。 |
|
威脅告警 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天新增的告警數(shù)量。 |
|
待解決告警 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天“狀態(tài)”不是“關(guān)閉”的告警數(shù)量。 |
|
已解決告警 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天“狀態(tài)”為“關(guān)閉”的告警數(shù)量。 |
資產(chǎn)防護(hù)率
展示近7天內(nèi)主機(jī)和網(wǎng)站的防護(hù)情況,包含已防護(hù)和未防護(hù)資產(chǎn)的比例。將鼠標(biāo)懸停在對應(yīng)模塊上,可以查看已防護(hù)/未防護(hù)資產(chǎn)數(shù)量。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|---|---|---|---|
|
資產(chǎn)防護(hù)率 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天內(nèi)主機(jī)和網(wǎng)站的防護(hù)情況,包含已防護(hù)和未防護(hù)資產(chǎn)的比例。
|
基線合規(guī)
展示當(dāng)前資產(chǎn)基線配置和漏洞修復(fù)情況、基線掃描后的風(fēng)險資源分布情況和近7天內(nèi)漏洞修復(fù)的趨勢。
- 基線數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況來源于當(dāng)前工作空間的“風(fēng)險預(yù)防 > 基線檢查”,如需查看對應(yīng)詳細(xì)信息,可以前往該頁面進(jìn)行查看。
- 漏洞數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況來源于當(dāng)前工作空間的“風(fēng)險預(yù)防 > 漏洞管理”,如需查看對應(yīng)詳細(xì)信息,可以前往該頁面進(jìn)行查看。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|---|---|---|---|
|
配置基線 |
實時 |
5分鐘 |
最近一次執(zhí)行基線檢查后,基線配置的統(tǒng)計情況,即基線配置通過和不通過的配置項目數(shù)量。 |
|
漏洞處理 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天的漏洞處理情況,包括已修復(fù)、未修復(fù)漏洞的數(shù)量。 |
|
風(fēng)險資源分布 |
實時 |
5分鐘 |
最近一次執(zhí)行基線檢查的風(fēng)險資產(chǎn)分布情況以及風(fēng)險資產(chǎn)的數(shù)量。風(fēng)險等級分為:致命、高危、中危、低危、提示幾個級別。 |
|
漏洞趨勢 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天的每日新增的漏洞數(shù)據(jù)及其分布趨勢。 |
威脅態(tài)勢
展示近7天內(nèi)每日受到威脅的資產(chǎn)的數(shù)量和近7天內(nèi)每日上報的安全日志日志量大小。
威脅態(tài)勢的橫坐標(biāo)表示時間,左側(cè)縱坐標(biāo)表示受威脅資產(chǎn)的數(shù)量,右側(cè)縱坐標(biāo)表示受威脅訪問的日志量。將鼠標(biāo)箭頭置于某個日期上,可以看到該日受威脅的資產(chǎn)總數(shù)和日志量大小。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|---|---|---|---|
|
總攻擊趨勢 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天每日告警數(shù)量。 告警數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況來源于當(dāng)前工作空間的“威脅管理 > 告警管理”,如需查看對應(yīng)詳細(xì)信息,可以前往該頁面進(jìn)行查看。 |
|
日志量趨勢 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天每日上報的安全日志日志量大小。 |
待辦工單
實時展示當(dāng)前工作空間內(nèi)的待辦事項。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|---|---|---|---|
|
待辦工單 |
實時 |
5分鐘 |
當(dāng)前工作空間內(nèi)的“態(tài)勢感知 > 任務(wù)中心”中待辦的任務(wù)。 |
響應(yīng)閉環(huán)
展示告警處置情況、近7天內(nèi)SLA(計劃關(guān)閉時間)和MTTR(平均恢復(fù)時間)達(dá)成率和近7天內(nèi)事件自動處置統(tǒng)計情況。
告警數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況來源于當(dāng)前工作空間的“威脅管理 > 告警管理”,如需查看對應(yīng)詳細(xì)信息,可以前往該頁面進(jìn)行查看。
|
參數(shù)名稱 |
統(tǒng)計周期 |
更新頻率 |
說明 |
|
|---|---|---|---|---|
|
告警統(tǒng)計 |
告警總數(shù) |
近7天 |
5分鐘 |
近7天新增的告警數(shù)量。 |
|
處置數(shù) |
近7天“狀態(tài)”為“關(guān)閉”的告警數(shù)量。 |
|||
|
及時處置數(shù) |
近7天“狀態(tài)”為“關(guān)閉”且滿足計劃關(guān)閉時間的告警數(shù)量。 滿足計劃關(guān)閉時間是指關(guān)閉時間早于或等于計劃關(guān)閉時間。 |
|||
|
自動處置數(shù) |
近7天“狀態(tài)”為“關(guān)閉”且為安全云腦劇本等自動關(guān)閉的告警數(shù)量。 告警關(guān)閉方式查看方法:在告警詳情中查看“close_comment”字段中的數(shù)值是否為“ClosedBy CS B”或“ClosedBySecMaster”,如果是,則為自動關(guān)閉,如果不是則為手動關(guān)閉。 |
|||
|
7天SLA和MTTR |
SLA統(tǒng)計分析 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天告警處理的時效滿足情況。計算方法如下: 已設(shè)置了SLA(計劃關(guān)閉時間)字段的告警,當(dāng)告警關(guān)閉時間-告警產(chǎn)生時間≤設(shè)置的SLA時間時,則表示滿足,反之則表示不滿足。
|
|
MTTR平均響應(yīng)時間 |
近7天平均告警關(guān)閉時間。計算方法如下: MTTR(平均恢復(fù)時間)=每個告警的處理時間總和/告警總數(shù),其中,每個告警的處理時間=關(guān)閉時間-創(chuàng)建時間。 |
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7天告警自動處置統(tǒng)計 |
近7天 |
5分鐘 |
近7天告警被手動處理和自動處理了的統(tǒng)計總數(shù)。
告警關(guān)閉方式查看方法:在告警詳情中查看“close_comment”字段中的數(shù)值是否為“ClosedByCSB”或“ClosedBySecMaster”,如果是,則為自動關(guān)閉,如果不是則為手動關(guān)閉。 |
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相關(guān)操作
如果需要對大屏展示頁面進(jìn)行編輯,請參照以下步驟進(jìn)行處理。
- 在安全大屏頁面,單擊目標(biāo)大屏右下角的“編輯”,進(jìn)入AstroCanvas頁面。
- 單擊目標(biāo)大屏圖片,進(jìn)入編輯頁面后,單擊“編輯頁面”。
- 在AstroCanvas頁面中進(jìn)行編輯,詳細(xì)操作請參見頁面管理。
常見問題
態(tài)勢感知模型常見問題
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模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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態(tài)勢感知服務(wù)提供包年/包月和按需計費的計費模式。包年/包月,購買1年,在總價基礎(chǔ)上享受83折優(yōu)惠,購買2年享受7折優(yōu)惠,購買3年享受5折優(yōu)惠。對于長期用戶,推薦購買更實惠的包月/包年計費模式。按需計費,按小時計費,根據(jù)實際使用時長(小時)計費。先使用后付費,使用方式靈活,可以即開即停。
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ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。
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GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點的擴(kuò)展能力,PB級海量存儲。
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態(tài)勢感知通過采集全網(wǎng)流量數(shù)據(jù)和安全防護(hù)設(shè)備日志信息,并利用大數(shù)據(jù)安全分析平臺進(jìn)行處理和分析,實現(xiàn)智能的深度威脅關(guān)聯(lián)檢測和發(fā)現(xiàn),識別安全威脅事件,同時將企業(yè)主機(jī)安全、Web防火墻和DDoS流量清洗等安全服務(wù)上報的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行匯合,可視化地實時呈現(xiàn)完整的全網(wǎng)攻擊態(tài)勢;進(jìn)而為安全事件的處置決策提供依據(jù)。
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邏輯模型和物理模型的對比介紹。
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