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数据库安全_相关内容
- 如何防止云堡垒机运维的服务器被绕过？为避免云堡垒机被绕过,需要设置服务器安全组,配置入方向仅对云堡垒机IP地址开放,拒绝其他地址访问,实现只通过云堡垒机登录的目的。 操作步骤 登录管理控制台。 在系统首页,单击“网络 > 弹性ip”。 在左侧导航树选择“访问控制 > 安全组”。 在安全组界面,单击操作列的“配置规则”,进入安全组详情界面。 在安全组详情界面,单击“添加规则”,弹出添加规则窗口,规则配置中原地址配置云堡垒机的IP地址。
- 如何筛选未安装Agent的主机？2、在页面左上角单击选择“区域”,选择“安全 > 企业主机安全”,进入“企业主机安全”页面。 3、在弹窗界面单击“体验新版”,切换至主机安全服务页面。 4、在安装与配置页面,选择“Agent管理 > Agent不在线”页签,查看未安装Agent的云服务器。
- 直接同步/同步主机同步概要 文件存储数据灾备是针对NAS(Network Attached Storage,网络附属存储)共享存储实现海量数据灾备的高性能软件。从数据安全管理的角度看,从NAS共享存储上复制文件是困难的事情。如果使用NAS厂商的复制功能,就需要同构设备,依赖性和成本非常高;从数据复制效率的角度看,NAS共享存储灾备面临文件数据量大、文件容量达上百TB级别的问题。
- ALM-14018 NameNode非堆内存使用率超过阈值对系统的影响 HDFS NameNode非堆内存使用率过高,会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS NameNode配置的非堆内存不足。 处理步骤 清除无用文件 1.以root用户登录HDFS客户端。执行cd命令进入客户端安装目录,然后执行 source bigdata_env 。 如果集群采用安全版本,要进行安全认证。 执行kinit hdfs命令,按提示输入密码。向管理员获取密码。 2.执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令,确认删除无用的文件。
- ALM-14007 NameNode堆内存使用率超过阈值对系统的影响 HDFS NameNode堆内存使用率过高,会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS NameNode配置的堆内存不足。 处理步骤 清除无用文件 1.以root用户登录HDFS客户端。执行cd命令进入客户端安装目录,然后执行 source bigdata_env 。 如果集群采用安全版本,要进行安全认证。 执行kinit hdfs命令,按提示输入密码。向管理员获取密码。 2.执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令,确认删除无用的文件。
- 管理独享引擎切换独享引擎实例安全组 当“实例类别”为“资源租户类”时,您可以切换独享引擎所属的安全组。切换安全组后,实例将受到该安全组访问规则的保护。 登录管理控制台。 单击页面顶部的区域选择框,选择区域。 单击页面左上角的“服务列表”,选择“安全> Web应用防火墙(独享版)”。 在左侧导航树中,选择“系统管理 > 独享引擎”,进入“独享引擎”页面。 在目标实例所在行的“操作”列,单击“更多 > 切换安全组”。 在弹出的对话框中,选择目标安全组后,单击“确认”,切换独享引擎实例安全组。
- 申请WAF独享引擎安全组选择区域中已有的安全组,或者单击“管理安全组”,跳转到VPC管理控制台创建新的安全组。选择安全组后,该实例将受到该安全组访问规则的保护。说明安全组建议配置以下访问规则:入方向规则:根据业务需求添加指定端口入方向规则,放通指定端口入方向网络流量。例如,需要放通“80”端口时,您可以添加“策略”为“允许”的“TCP”、“80”协议端口规则。出方向规则:默认。放通全部出方向网络流量。如果WAF独享引擎实例与源站不在同一个VPC中,需要在安全组中设置实例与源站的子网互通。
- 云主机端口不通怎样排查？步骤1:排查安全组是否放通Windows远程连接端口3389。 登录控制中心,选择云主机所在区域,点击“弹性云主机”进入云主机控制台。 在云主机列表,点击需要远程连接的云主机实例名称。 点击“安全组”页签,查看安全组规则。 检查云主机所在的安全组是否已添加3389入方向的安全组规则。 步骤2 :排查端口是否正常被监听。 在Windows操作系统中打开cmd窗口,执行如下命令。 netstat -ano | findstr :3389 如果回显信息如下则说明3389端口正常全网监听。
- 远程连接Windows云主机报错：无法验证此远程计算机的身份可能原因 云服务器安装了安全软件,防止有未知IP登陆云服务器。 解决方法 在提示的对话框中,勾选“ 不再询问我是否连接到此计算机”,点击“是”。 卸载安全软件。 登录安全软件,将登录安全等级修改为系统默认登录方式。
- Llama3-70B-Instruct优化版本使用监督微调(SFT)和具有人类反馈的强化学习(RLHF)来符合人类对帮助性和安全性的偏好。 使用分组查询注意力(GQA)来提高推理可扩展性。 Llama3在来自公开来源的超过15万亿tokens数据上进行了预训练。微调数据包括公开可用的指令数据集,以及超过1000万个人工注释的示例。
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