岩石渗透试验

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A/B测试常见问题

回答:建议用上次行为数据之后,再启动试验。Q5:scene_tag和flow_divider 如何做urlencode呢?回答:假设scene_tag的内容是“test_1”,flow_divider 的内容是“流量 分桶”,制作scene_tag和flow_divider 参数的urlencode,这里以Python3...

安全众测常见问题

众测漏洞提交后24小时内审核,跟进的渗透项目交付时间前漏洞处理完成,过程记录对白帽子开放透明可见。遇到争议用户反馈后,3小时内响应。客户购买服务提出项目申请后,24小时内完成项目沟通。漏洞奖金最快24小时内发放。特殊情况不超过1月...

主要云产品的隔离

黑名单 为了更轻型的客户策略,政务云同样也可以为一些安全轻量级用户采取黑名单机制:安全列举一些会被经常攻击、渗透的服务端口,在集群上线时,网络ACL禁止这些端口开放在政务云SLB的公网地址段上。所以,当您在使用政务云SLB的时候,...

核心文件监控配置最佳实践

为了最大限度地降低误报对系统运维的影响,建议在广泛部署这些规则之前,先采取渐进的试验方式:少量试验:在初步配置规则时,请选择少量台机器进行配置规则的试点。细致监测:在规则试运行期间,密切观察每个规则命中的情形,以验证规则的...

应用场景

3.评估产品社区渗透率,指导营销、完善售后;4.门店选址推荐、线下营销推荐、区域人群画像分析等。能源精细化管理场景 建立标准的业务地址数据库,结合地址围栏、地址坐标等实现网格化精细管理,多维数据上图,便于整体调控。1.将业务地址...

逻辑回归

在该模型中,描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是,先拟合决策边界(不局限于线性,还可以是多项式),再建立这个边界与分类的概率联系,从而得到了二分类情况下的概率。本质是假设数据服从这个...

快速搭建实时数仓分析大屏

为了方便流程操作,本试验从实时计算直接产生数据,详情请参见第3步。在Hologres中创建数据接收表。使用Holoweb创建与源表字段及数据类型相同的表,用于接收实时写入的数据。具体操作请参见 连接HoloWeb并执行查询,SQL语句示例如下。BEGIN...

步骤一:激活示例项目

本文介绍如何激活示例项目,以及介绍示例项目为您自动创建了哪些资源、自动跳过了哪些配置步骤。...按照引导步骤激活示例项目,您只需约20秒即可完成示例项目的激活操作。您只能激活一个示例项目。如果您需要重建示例项目,则需先删除该示例...

时空分析

近年来伴随物联网智能终端在各领域渗透落地,会源源不断生产一种新的感知型时空数据,这类时空数据的应用价值从单一的“位置服务”拓展到多维联合分析/时空模式挖掘等交叉方向,大有“无位置不智能”之架势演化。时空数据分类 传统空间型:...

设置安全监控指标并分级

优先级 中 不推荐做法 仅监控系统性能指标,忽略安全相关指标(如登录失败次数、异常 API 调用),导致无法及时发现横向渗透攻击等安全事件。安全事件未定义触发条件(如登录失败次数阈值),导致异常行为(如 SQL 注入攻击)未及时告警、...

ListABTestExperiments-列出实验清单

F5F5-A9C0-133738165014 result array object 实验详情 参考:ABTestExperiment result object created integer 创建时间 1588842080 params object 试验参数 1 traffic integer 实验分桶百分比 取值范围:[0-100]30 online boolean 实验...

进行集中化的日志分析

比如:安全事件(如横向渗透)被延迟响应、业务瓶颈(如数据库慢查询)未及时优化等等。实施指南 参考最佳实践 进行集中化的日志收集和归档,通过集中化的日志管理,实现日志数据的统一存储、实时分析、可视化呈现以及合规性审计。配置统...

PAI-TF超参支持

PAI-TF支持通过超参TXT文件或Command传入相应的超参配置,从而在模型试验时可以尝试不同的Learning Rate及Batch Size等。警告 公共云GPU服务器即将过保下线,您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练,请前往DLC...

UpdateABTestScene-修改实验场景

790D-F5F5-A9C0-133738165014 result object 实验场景 参考:ABTestScene {} created integer 创建时间 1596527691 params object 试验参数 {} traffic integer 实验分桶百分比取值范围:0-100 111 online boolean 实验状态 true:开启 ...

DescribeABTestExperiment-获取 ABTest 实验详情

false 未生效 true name string 实验别名 test1 updated integer 最后修改时间 1588842080 id string 实验 ID 12888 params object 试验参数 first_formula_name string 粗排策略名 default 示例 正常返回示例 JSON 格式 {"requestId":"D77...

特性与优势

devtoolset相关使用说明,请参见 使用试验性支持的软件包。兼容CentOS/RHEL生态,CentOS/RHEL中的大多数软件无需或仅需少量改造即可在Alibaba Cloud Linux中运行。Alibaba Cloud Linux 3基于Anolis OS 8打造,兼容CentOS 8、RHEL 8生态。...

UpdateABTestExperiment-修改实验参数

default"} 实验配置 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object requestId string 请求 ID D77D0DAF-790D-F5F5-A9C0-133738165014 result object 实验详情 created integer 创建时间 1588842080 params object 试验参数 {} traffic integer ...

应用防护FAQ

擅长防护范围 0day、复杂编码/加密流量、内存马、非HTTP协议、内网横向渗透。拒绝服务攻击(例如CC攻击)、爬虫攻击、扫描器、访问控制、API安全。检测原理 对攻击行为进行检测。基于流量特征进行匹配和过滤。部署位置 服务器,注入到应用...

DescribeCommonOverallConfig-主开关全局配置

USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_51226:Powershell 执行可疑命令 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_51228:高危横向渗透工具 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_51229:浏览器服务执行高危操作 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_51230:入口服务执行可疑操作 USER-ENABLE-...

云蜜罐概述

出现问题时安全运维人员只能做事后修补,而实际上攻击者早已渗透到内网并潜伏。企业需要一种技术手段,主动对抗攻击行为,采取有利于防守方的技术措施,对攻击者形成震慑,保护数据安全。蜜罐是一个攻击诱骗系统,通过使用蜜罐模拟一个或多...

App备案服务内容目录

医疗服务 医院、医疗器械、医药、健康护理、血液/干细胞服务、临床试验。政务服务 时政信息、政务服务大厅、交通出行及运输、户政、公安(含国安)及消防、出境入境及边防、司法公正、纪检审计、财政、民政、住房保障、党/团/组织、文体及...

安全态势报告-2025年8月

根据该团伙擅长隐蔽渗透与长期潜伏的特性,我们将其命名为ShadowSpear。攻击手法 初始入侵:黑客通过未授权访问漏洞、配置错误或社会工程等手段,获取用户的AccessKey(AK),进而获取目标账号的ECS实例控制权限。植入后门:入侵成功后,...

使用堡垒机等方式进行工作负载的运维操作

堡垒机 是集中化运维管理的核心工具,通过统一入口、细粒度权限控制和全流量审计,能有效降低横向渗透攻击风险、满足合规审计要求,并提升运维效率。优先级 高 不推荐做法 公网直接开放主机的SSH 22端口,攻击者可通过暴力破解或漏洞利用...

使用自动化方式进行工作负载安全防护

依赖人工扫描和修复,漏洞修复周期长,容易修复不彻底,导致横向渗透。无自动化补丁策略,补丁更新依赖运维人员记忆或临时通知。配置审计依赖人工检查,导致配置错误(如开放不必要的端口、弱密码)未及时发现出现安全风险。实施指南 统一...

ACK-TEE机密计算

ACK-TEE机密计算和ACK安全沙箱配合工作的应用场景 传统OS(操作系统)容器攻击模型 传统OS容器(或称为RunC容器)和宿主机共享Kernel,当内核出现漏洞,容器中恶意应用会利用漏洞逃逸并渗透到后端系统,危害其他应用和整个服务系统。...

EDS的安全责任共担模型

全方位红蓝对抗反向校验:安全水位需在攻防对抗过程中不断提升,阿里云在内部建设了红蓝对抗体系,蓝军团队采用 APT级强度对云平台开展渗透测试,从内部视角查漏补缺。另一方面,阿里云拥有完善的外部白帽生态及漏洞悬赏机制,邀请第三方...

国内站免费版套餐活动

致千万中国开发者 无论你是—— 写毕业设计的学生 打磨 MVP 的创业者 维护开源项目的志愿者 探索新技术的工程师 ESA 免费版,就是为你准备的“边缘试验田”!在这里,你可以:快速验证产品原型 安全托管技术博客 轻松跑通边缘计算 Demo 无...

BatchOperateCommonOverallConfig-批量修改防御开关的...

50861:Linux 信息探测 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_52818:Windows 信息探测 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_54034:Linux 内网扫描 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_51228:Windows 高危横向渗透工具 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_50870:Linux 反弹 shell ...

规划与估算

如果估算工作十分重要、影响重大或程序复杂,或者需要创建试验性预算,可能还需要产品、财务团队或管理层提供意见。规划与估算 与 预测管理 密切相关。进行估算是为了了解不同场景或用例下的潜在未来成本,以便为迁移、部署或现代化项目...

应用场景

推荐搭配使用:云服务器 ECS+容器服务 基于云原生技术的机器学习 专注机器学习本身,快速实现从 0 到 1 帮助数据工程师在异构计算资源集群上轻松开发、部署机器学习应用,跟踪试验和训练、发布模型,自动集成多种数据部署在分布式存储系统...

DescribeCommonOverallConfigList-查询防御开关的配置

50861:Linux 信息探测 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_52818:Windows 信息探测 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_54034:Linux 内网扫描 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_51228:Windows 高危横向渗透工具 USER-ENABLE-SWITCH-TYPE_50870:Linux 反弹 shell ...

性能测试说明

1只读,1-16PCU 内核版本:8.0.1.1.41 代理版本:2.8.38 代理配置:0.5-32PCU 测试参数:单表数据量:25000 表数量:250 说明 列加密功能是代理上的数据加密操作,在数据读操作时会对代理产生额外的CPU负载,因此上述试验时,选择了标准版...

阿里云风险识别和检测最佳实践

风险评估过程 主要分为线上评估实施、数据分析整理、风险评估报告撰写三个阶段:线上评估:本阶段主要完成线上评估工作的实施,即通过资产调查、安全基线扫描、漏洞扫描、渗透测试、人员访谈等方式,了解业务系统的安全现状,为风险分析...

Tableau

本次试验使用 Tableau Desktop。配置TDC文件。为了获得更好的性能和体验,请配置Tableau Datasource Customization(TDC)文件,对Hologres数据源进行连接定制优化。具体操作如下:下载 Tableau Datasource Customization(TDC)文件。将...

使用加密云盘

在极端情况下,例如数据中心物理设备被盗、运维人员误操作或恶意行为、甚至黑客通过虚拟化层的漏洞渗透,都可能导致敏感数据的直接泄露。加密云盘可以确保数据在存储过程中不被篡改,保证数据的完整性和真实性。即使磁盘被物理层或虚拟化层...

使用堡垒机运维满足等保2.0要求

横向移动的温床:一旦攻击者通过某个被攻破的跳板机或运维人员的PC,直接连接到一台服务器,他们就可能利用该服务器作为据点,向内部网络发起横向渗透攻击,感染更多核心系统。敏感数据泄露:缺乏管控的运维通道,使得运维人员或攻击者可以...

ASMCompressor CRD说明

需要进行多次请求试验才能找到最适合的配置最佳值。Gzip压缩是一种依赖更多的CPU来换取压缩的方式,并可能带来更多的延迟。无 content_type 对哪些类型启用压缩。“application/javascript”,“application/json”,“application/xhtml+xml...

ASMCompressor CRD说明

需要进行多次请求试验才能找到最适合的配置最佳值。Gzip压缩是一种依赖更多的CPU来换取压缩的方式,并可能带来更多的延迟。无 content_type 对哪些类型启用压缩。“application/javascript”,“application/json”,“application/xhtml+xml...

安全态势报告-2025年11月

对外攻击:作为跳板发起 DDoS、漏洞扫描或横向渗透;数据窃取:盗取凭证、用户信息及 API 密钥,用于黑产变现。若您的环境使用了 PHP-FPM,阿里云建议您立即检查其配置情况。针对存在潜在风险或已被入侵的实例,阿里云将主动发送 安全告警...

AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍

直到试验结束 此外,用户数量也需要有一定规模,避免出现某个用户的非常规行为影响了整个对比试验准确性的情况,因此越多用户参与得到的结果可信度越高。4、确保对比实验的场景、使用方式一致 例如首页场景对比,需要在同一个位置内展示...
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