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隱私合規(guī)檢測應(yīng)運(yùn)而生。本文簡要介紹Sechunter移動應(yīng)用隱私合規(guī)檢測的方法步驟，以及目標(biāo)檢測技術(shù)在其中的應(yīng)用。 1 移動應(yīng)用隱私合規(guī)檢測背景簡介 移動應(yīng)用的隱私合規(guī)檢測，從技術(shù)形態(tài)上可以分為靜態(tài)檢測方案與動態(tài)檢測方案。以下分別作簡要介紹。 1.1 靜態(tài)檢測 靜態(tài)檢測方案通過對來自：百科移動應(yīng)用安全 漏洞掃描 任務(wù)部分檢測項(xiàng)有數(shù)值，但任務(wù)狀態(tài)顯示失敗？ 如下圖顯示，移動應(yīng)用安全漏洞掃描任務(wù)檢測結(jié)果中安全漏洞檢測有告警，隱私合規(guī)問題數(shù)為0，任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個任務(wù)會進(jìn)行多個檢測項(xiàng)的檢查，如基礎(chǔ)安全檢測、違規(guī)收集信息檢測、隱私聲明一致性檢測等，整個檢測過程分為應(yīng)用解析、靜來自：專題
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單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對電瓶車的檢測，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，更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)準(zhǔn)測試場景下檢測率超過90%，錯誤率小于5%。來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 高空拋物檢測智慧社區(qū)案例 高空拋物檢測智慧社區(qū)案例 時間：2021-01-25 17:48:22 視頻檢測 物聯(lián)網(wǎng) 華為云好望商城高空拋物檢測，服務(wù)商：北京博思廷； 華為云好望商城高空拋物檢測算法，如何應(yīng)用于社區(qū)，為社區(qū)進(jìn)行賦能？高空拋物檢測算法可以與G6s通用普惠來自：云商店![]()
云知識 高空拋物檢測建筑工地案例 高空拋物檢測建筑工地案例 時間：2021-01-25 17:55:22 視頻檢測 物聯(lián)網(wǎng) 華為云好望商城高空拋物檢測，服務(wù)商：北京博思廷； 某建筑公司是一家大型的建筑公司，建筑工地覆蓋整個江蘇省，范圍廣管理難度大。華為云好望商城高空拋物檢測算法配套G6來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 管理檢測與響應(yīng)如何收費(fèi) 管理檢測與響應(yīng)如何收費(fèi) 時間：2020-12-21 16:24:54 管理檢測與響應(yīng)提供了企業(yè)版、等保安全、等保套餐和等保建設(shè)助手四種服務(wù)版本，您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇相應(yīng)的服務(wù)版本。詳情以產(chǎn)品價格詳情頁：https://www.huaweicloud來自：百科![]()
5、易擴(kuò)展：可隨需進(jìn)行算法升級和能力擴(kuò)展 6、范圍廣：可檢測大范圍的建筑物，即能檢測因建筑物過大而在監(jiān)控畫面中呈梯形導(dǎo)致下落方向從200°到340°的拋擲物，也可以檢測到此情況下拋擲物飛出監(jiān)控畫面左右邊界的情景。 安裝示意圖 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D 商品鏈接：博思廷高空拋物檢測智能視頻解決方案；北京博思廷 華為好望商城來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 高空拋物檢測能為醫(yī)院帶來什么優(yōu)勢 高空拋物檢測能為醫(yī)院帶來什么優(yōu)勢 時間：2021-01-25 17:07:43 視頻檢測 物聯(lián)網(wǎng) 華為云好望商城高空拋物檢測，服務(wù)商：北京博思廷； 華為云好望商城高空拋物檢測算法，可以實(shí)時監(jiān)測樓外立面，當(dāng)有高空墜物時，通過智能來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 電扶梯智能檢測解決方案 電扶梯智能檢測解決方案 時間：2020-12-31 09:39:05 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城博思廷電扶梯智能檢測解決方案，實(shí)時檢測電扶梯自身運(yùn)行狀態(tài)，同時檢測電扶梯出入口及梯面上人員及物品的異常事件并告警，提示客戶及時干預(yù)或來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 內(nèi)容檢測服務(wù)使用SDK 內(nèi)容檢測服務(wù)使用SDK 時間：2020-11-27 09:51:23 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測服務(wù)使用SDK的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 華為內(nèi)容檢測服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認(rèn)證方式。 當(dāng)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 內(nèi)容檢測服務(wù)獲取訪問密鑰 內(nèi)容檢測服務(wù)獲取訪問密鑰 時間：2020-11-27 09:47:50 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測服務(wù)獲取訪問密鑰的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 華為內(nèi)容檢測服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認(rèn)證方式。來自：百科![]()
漏洞掃描服務(wù) 是針對網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù)，目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項(xiàng)服務(wù)。用戶新建任務(wù)后，即可人工觸發(fā)掃描任務(wù)，檢測出網(wǎng)站的漏洞并給出漏洞修復(fù)建議。 漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù)，目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理來自：專題![]()
復(fù)后，也可以直接單擊“重新檢測”，重新檢測資產(chǎn)并進(jìn)行評分。 說明： 資產(chǎn)安全風(fēng)險修復(fù)后，為降低安全評分的風(fēng)險等級，需手動忽略或處理告警事件，刷新告警列表中告警事件狀態(tài)。 ● 安全評分顯示為歷史掃描結(jié)果，非實(shí)時數(shù)據(jù)，如需獲取最新數(shù)據(jù)及評分，可單擊“重新檢測”，獲取最近的數(shù)據(jù)。 安全監(jiān)控來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 漏洞掃描服務(wù)查看檢測日志視頻教程 漏洞掃描服務(wù)查看檢測日志視頻教程 時間：2020-11-18 11:10:19 本視頻主要為您介紹華為云漏洞掃描服務(wù)查看漏洞檢測日志的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 用戶可通過漏洞掃描服務(wù)查看網(wǎng)站和主機(jī)的漏洞掃描情況。 用戶可以將那來自：百科![]()
并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開啟KPI異常檢測、硬盤異常檢測、日志異常檢測三個賽道供自行選擇，提交成績過線的選手頒發(fā)華為NAIE認(rèn)證的社會實(shí)踐證書，予以成績證明! 本賽道為硬盤異常檢測賽道。硬盤生命周期通常為3~5年，在2~3年后故障率明顯升高，導(dǎo)致?lián)Q盤來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 安全帽檢測-SDC C系列 安全帽檢測-SDC C系列 時間：2021-01-19 18:29:58 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城安全帽檢測-SDC C系列， 1、當(dāng)檢測到有人員未佩戴安全帽時產(chǎn)生告警，并上傳告警圖像； 2、顯示告警時間、地點(diǎn)、未佩戴安全帽人員等信息；來自：云商店![]()
中提供跳轉(zhuǎn)形式單獨(dú)表述（如圖2所示）。針對第2種情況，需要對第三方SDK隱私聲明的文本跳轉(zhuǎn)內(nèi)容進(jìn)行提取。 圖1 正文中的第三方SDK隱私聲明 圖2 第三方SDK隱私聲明鏈接 圖3 表格形式呈現(xiàn)的第三方隱私政策 調(diào)研表明，當(dāng)?shù)谌絊DK的隱私聲明以跳轉(zhuǎn)方式另行表述時，目標(biāo)跳轉(zhuǎn)頁面通來自：百科![]()
系統(tǒng)漏洞掃描、資產(chǎn)及內(nèi)容合規(guī)檢測、安全配置基線檢查、弱密碼檢測、開源合規(guī)及漏洞檢查、移動應(yīng)用安全檢查七大核心功能為一體，自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站或服務(wù)器在網(wǎng)絡(luò)中的安全風(fēng)險，為云上業(yè)務(wù)提供多維度的安全檢測服務(wù)，滿足合規(guī)要求，讓安全弱點(diǎn)無所遁形。 • 支持云內(nèi)外網(wǎng)站、主機(jī)掃描、移動應(yīng)用安全、二進(jìn)制成分分析來自：專題![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科
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