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來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Flink原理和特性 Flink原理和特性 時(shí)間:2020-09-23 15:15:00 Flink原理: Stream&Transformation&Operator 用戶實(shí)現(xiàn)的Flink程序是由Stream和Transformation這兩個(gè)基本構(gòu)建塊組成。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是活體檢測(cè) 什么是活體檢測(cè) 時(shí)間:2020-12-03 17:30:46 活體檢測(cè)(Face LiveDetect),是通過(guò)圖片或視頻檢測(cè)圖片或視頻中的人物是否是真人活體?;铙w檢測(cè)分為動(dòng)作活體檢測(cè)和靜默活體檢測(cè)。 動(dòng)作活體檢測(cè)(Action LiveDetect)來(lái)自:百科管理 軟件信息管理 列出當(dāng)前系統(tǒng)安裝的軟件信息,幫助用戶清點(diǎn)軟件資產(chǎn),識(shí)別不安全的軟件版本 漏洞管理 軟件漏洞檢測(cè) 通過(guò)與漏洞庫(kù)進(jìn)行比對(duì),檢測(cè)出系統(tǒng)和軟件(例如:SSH、OpenSSL、Apache、Mysql等)存在的漏洞,幫助用戶識(shí)別出存在的風(fēng)險(xiǎn) Web-CMS漏洞檢測(cè) 通過(guò)來(lái)自:百科
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WAF 又稱 Web應(yīng)用防火墻 ,通過(guò)對(duì)HTTP(S)請(qǐng)求進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別并阻斷SQL注入、跨站腳本攻擊、網(wǎng)頁(yè)木馬上傳、命令/代碼注入、文件包含、敏感文件訪問(wèn)、第三方應(yīng)用漏洞攻擊、CC攻擊、惡意爬蟲掃描、跨站請(qǐng)求偽造等攻擊,保護(hù)Web服務(wù)安全穩(wěn)定。 1.針對(duì)HTTP和HTTPS的請(qǐng)求進(jìn)行異常檢測(cè),阻斷不符合請(qǐng)求的訪問(wèn),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:專題
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
華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive基本原理 Hive基本原理 時(shí)間:2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制來(lái)自:百科
獲得相關(guān)被測(cè)對(duì)象的開(kāi)源軟件清單和潛在風(fēng)險(xiǎn)清單,并輸出專業(yè)的分析報(bào)告。源碼成分分析有效幫助客戶在代碼開(kāi)發(fā)階段檢測(cè)潛在開(kāi)源風(fēng)險(xiǎn),提高代碼質(zhì)量,降低安全問(wèn)題修復(fù)成本。 軟件源碼風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè) 對(duì)軟件源碼進(jìn)行全面分析,基于源碼特征識(shí)別檢測(cè)規(guī)則,檢測(cè)相關(guān)被測(cè)對(duì)象的開(kāi)源軟件漏洞和許可證合規(guī)等潛在風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自:百科
單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)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(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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