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灵活词库管理 支持自定义词库与拼音分词，支持词库热更新，无需重启，配置即生效。 自定义快照策略 支持用户触发以及定时触发的快照备份能力，支持恢复到本集群以及其他集群的能力，随时恢复误删数据或者迁移数据到新的搜索集群。
问答策略配置 为智能问答机器人设置欢迎语话术、敏感词话术及无答案时的回答。 欢迎语话术：当用户发起聊天时，机器人的开场白会按照以下设置进行响应。 敏感词话术：当机器人用户的问法包含敏感词时，机器人会按照以下设置进行回复响应。
YML文件默认参数 为Elasticsearch集群绑定企业项目 变更Elasticsearch集群节点规格 替换Elasticsearch集群指定节点 更改Elasticsearch集群安全模式 切换Elasticsearch集群可用区 配置Elasticsearch集群自定义词库
配置文件加密方案 配置文件中经常会涉及一些敏感信息，例如账号密码等参数。这时需对这些敏感信息进行加密，提供信息安全性。 本章节介绍使用jasypt-spring-boot-starter组件进行加密的实践，以RBAC认证中涉及的账号名和密码作为示例。
对敏感数据加密存储。 父主题： 安全
可以看见banana的敏感度在0.3811。下面的图是使用了soft NMS之后，目标框堆叠度敏感程度的变化，可以看到banana类别对于目标框的堆叠度的敏感程度降低，从0.3811降到了0.2487，从而验证了该算法能够在目标框重叠方面优化模型。
ctf.show 萌新模块 web2关，此关卡使用intval()函数强制将参数转换成数值型，可以使用字符绕过，配合特殊符号控制SQL的查询结果，从而获取flag，这一关过滤了or，我们可以使用加号，减号，乘号，除号，或，
功能使用类 无法备份索引 无法使用自定义词库功能 快照仓库找不到 集群一直处于快照中 数据量很大，如何进行快照备份？
数据连接，数据表已创建成功，敏感数据已被数据目录采集。 创建脱敏策略 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。 选择“数据安全 > 脱敏策略”，在“脱敏策略”页面中，单击“新建”。
同时，不支持上下文敏感匹配和局部敏感匹配。此外，不支持（？u）标志。 不支持Surrogate Pair编码方式。例如，\ uD800 \ uDC00不被视为U + 10000，必须将其指定为\ x {10000}。
风险等级 高 关键策略 云服务的关键操作包含高危操作（如创建IAM用户、删除IAM用户、重启虚拟机、变更安全配置等）、成本敏感操作（创建、删除高价资源等）、业务敏感操作（网络配置变更等）。 启用关键操作通知功能。
descriptor_name 描述符名称，大小写敏感。可以是SQL标识符或者宿主变量。 sqlda_name SQLDA变量名称，详细使用请参见SQLDA。
数据传输安全 用户个人敏感数据将通过TLS 1.2、TLS1.3进行传输中加密，所有华为云DataArts Insight服务的API调用都支持 HTTPS 来对传输中的数据进行加密。 父主题： 安全
配置阶段安全增强 安全地设置环境变量 环境变量HUAWEI_KMS_INFO中包含敏感信息，建议使用如下设置方式： 设置临时环境变量：使用密态数据库时，通过export命令设置环境变量；使用完，即通过unset命令清理环境变量。
用户或应用程序通过凭据管理服务，创建、检索、更新、删除凭据，轻松实现对敏感凭据的全生命周期的统一管理，有效避免程序硬编码或明文配置等问题导致的敏感信息泄露以及权限失控带来的业务风险。 应用场景 保存应用凭据，通过临时访问的方式防止AK&SK泄露。
凭据统一管理 应用系统中存在大量的敏感凭据信息，且分散到不同业务部门及系统，管理混乱，缺乏集中管理工具。 通过凭据管理服务对敏感凭据进行统一的存储、检索、使用等全生命周期管控。 解决方案说明如下： 用户或管理员对应用敏感凭据进行收集。 将收集的敏感凭据上传托管到凭据管理服务。
登录信息的加密算法配置（可选） 接口功能 在登录前配置敏感信息加密算法类型，业务可以根据安全级别选择合适的加密算法类型。
基于图像检测能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法，检测准确率高 处理速度快 基于大规模GPU集群，快速识别敏感信息 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 在线商城 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片
loss之后，类别对目标框的面积敏感度从原来的0.1546降低到0.0912，即降低了对于数据目标框面积的敏感度。
图3 使用DropBlock之前，检测模型对目标框亮度敏感度分析 使用DropBlock之后，模型对目标框亮度敏感度的结果如下所示，可以看到，使用DropBlock之后，类别的目标框亮度敏感度从原来的0.0658降低到0.0204，在模型评估阶段可以有效降低检测模型对目标框的亮度敏感度
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