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資源的RPO超標(biāo)趨勢(shì)記錄列表。 count Integer 列表中包含的資源的RPO超標(biāo)趨勢(shì)記錄個(gè)數(shù)。 表5 RpoStattisticsParams 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 id String 資源的RPO超標(biāo)趨勢(shì)記錄id。 point_time String 資源的RPO超標(biāo)趨勢(shì)記錄打點(diǎn)時(shí)間。默認(rèn)格式為:"yyyy-MM-dd來(lái)自:百科查詢(xún)單個(gè)云硬盤(pán)過(guò)戶(hù)記錄詳情CinderShowVolumeTransfer 查詢(xún)單個(gè)云硬盤(pán)過(guò)戶(hù)記錄詳情CinderShowVolumeTransfer 時(shí)間:2023-08-22 11:10:39 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 查詢(xún)單個(gè)云硬盤(pán)的過(guò)戶(hù)記錄詳情,比如過(guò)戶(hù)記錄創(chuàng)建時(shí)間、ID以及名稱(chēng)等信息。來(lái)自:百科
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可以針對(duì)性的進(jìn)行分析整改。 任務(wù)部分檢測(cè)項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失敗? 任務(wù)檢測(cè)結(jié)果中安全漏洞檢測(cè)有告警,隱私合規(guī)問(wèn)題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測(cè)、違規(guī)收集信息檢測(cè)、隱私聲明一致性檢測(cè)等,整個(gè)檢測(cè)過(guò)程分為應(yīng)用解析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)運(yùn)行來(lái)自:專(zhuān)題來(lái)自:百科
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隱私合規(guī)檢測(cè)應(yīng)運(yùn)而生。本文簡(jiǎn)要介紹Sechunter移動(dòng)應(yīng)用隱私合規(guī)檢測(cè)的方法步驟,以及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在其中的應(yīng)用。 1 移動(dòng)應(yīng)用隱私合規(guī)檢測(cè)背景簡(jiǎn)介 移動(dòng)應(yīng)用的隱私合規(guī)檢測(cè),從技術(shù)形態(tài)上可以分為靜態(tài)檢測(cè)方案與動(dòng)態(tài)檢測(cè)方案。以下分別作簡(jiǎn)要介紹。 1.1 靜態(tài)檢測(cè) 靜態(tài)檢測(cè)方案通過(guò)對(duì)來(lái)自:百科移動(dòng)應(yīng)用安全 漏洞掃描 任務(wù)部分檢測(cè)項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失敗? 如下圖顯示,移動(dòng)應(yīng)用安全漏洞掃描任務(wù)檢測(cè)結(jié)果中安全漏洞檢測(cè)有告警,隱私合規(guī)問(wèn)題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測(cè)、違規(guī)收集信息檢測(cè)、隱私聲明一致性檢測(cè)等,整個(gè)檢測(cè)過(guò)程分為應(yīng)用解析、靜來(lái)自:專(zhuān)題通過(guò)配置驗(yàn)證信息,可連接到服務(wù)器進(jìn)行OS檢測(cè),進(jìn)行多維度的漏洞、配置檢測(cè)。 支持內(nèi)網(wǎng)掃描 可以通過(guò)跳板機(jī)方式訪(fǎng)問(wèn)業(yè)務(wù)所在的服務(wù)器,適配不同企業(yè)網(wǎng)絡(luò)管理場(chǎng)景。 運(yùn)行重要業(yè)務(wù)的主機(jī)可能存在漏洞、配置不合規(guī)等安全風(fēng)險(xiǎn)。 支持深入掃描 通過(guò)配置驗(yàn)證信息,可連接到服務(wù)器進(jìn)行OS檢測(cè),進(jìn)行多維度的漏洞、配置檢測(cè)。 支持內(nèi)網(wǎng)掃描來(lái)自:專(zhuān)題單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車(chē)檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車(chē); 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車(chē)的檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過(guò)90%,錯(cuò)誤率小于5%。來(lái)自:云商店
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