在只能使用SSH登录物理机的情况下，如何修改物理机的网络配置或重启网络？ 由物理机自动分配的网络是禁止修改的，在只有SSH登录的情况下修改，有可能会导致物理机无法连接。如果物理机存在自定义vlan网络网卡，您可以配置或修改该网卡的网络。您可以按照以下步骤操作： 1. 登录到物理机的操作系统，通过SSH远程登录。 2. 执行以下命令，以获取当前网络配置信息： ifconfig 或 ip addr show 3. 根据需要，编辑网络配置文件。具体的文件路径和编辑方式可能因不同的操作系统而异。例如，在CentOS/RHEL中，网络配置文件位于 /etc/sysconfig/networkscripts/目录下，文件名通常为 ifcfg （如 ifcfgeth0）。您可以使用文本编辑器（如vi、nano等）打开该文件进行编辑。 4. 根据您的需求，修改网络配置，包括IP地址、子网掩码、网关、DNS等。 5. 保存并退出编辑器。 6. 执行以下命令以使网络配置生效： systemctl restart network 7. 确认网络配置是否已生效，您可以再次执行 ifconfig 或 ip addr show命令来查看修改后的网络配置。 如何处理CentOS 7系列扩展网卡无法ping通的问题？ 对于CentOS 7系列中扩展网卡无法ping通的问题，可以尝试以下解决方案： 1. 首先，确认您的CentOS 7版本是否为7.4及以下。如果是，那么可能会受到已知的内核问题影响。 2. 建议升级操作系统内核至CentOS 7.5版本或更高版本。您可以从操作系统官网下载CentOS 7.5的内核文件，并将其上传至物理机。 3. 执行以下命令以安装更新后的内核： yum install kernel3.10.0862.el7.x8664.rpm 说明 如果您在"/etc/fstab"中设置了自动挂载云硬盘，在执行内核更新前，需要先在"/etc/fstab"中注释掉相应的自动挂载项，以免在重新启动后无法正常进入操作系统。 4. 重新启动物理机，让新的内核生效。 5. 进入操作系统后，重新安装与CentOS 7.5版本对应的驱动程序，确保与扩展网卡的通信正常。

2.创建存算分离集群 配置存算分离支持在新建集群中配置委托实现，也可以通过为已有集群绑定委托实现。本示例以开启Kerberos认证的集群为例介绍。 新创建存算分离集群 ： 1. 登录MRS服务控制台。 2. 单击“创建集群”，进入“创建集群”页面。 3. 在创建集群页面，选择“自定义创建”页签。 4. 在“自定义创建”页签，填写“软件配置”参数。 区域：请根据需要选择。 集群名称：可以设置为系统默认名称，但为了区分和记忆，建议带上项目拼音缩写或者日期等。 集群版本：请选择集群版本。 集群类型：选择“分析集群”或“混合集群”并勾选所有组件。 元数据：选择“本地元数据”。 5. 单击“下一步”，并配置硬件相关参数。 可用区：默认即可。 虚拟私有云：默认即可。 子网：默认即可。 安全组：默认即可。 弹性公网IP：默认即可。 集群节点：请根据自身需求选择节点规格和数量。 6. 单击“下一步”，并配置相关参数。 Kerberos认证：默认开启，请根据自身需要选择。 用户名：默认为“admin”，用于登录集群管理页面。 密码：设置admin用户密码。 确认密码：再次输入设置的admin用户密码。 登录方式：选择登录ECS节点的登录方式，本例选择密码方式。 用户名：默认为“root”，用于远程登录ECS机器。 密码：设置root用户密码。 确认密码：再次输入设置的root用户密码。 7. 本例以配置委托为例介绍，其他参数暂不配置，如需配置请参考创建自定义集群中的高级配置（可选）。 委托：选择1：创建具有访问OBS权限的ECS委托所创建的委托或MRS在IAM服务中预置的委托MRSECSDEFAULTAGENCY。 8. 通信安全授权请勾选“确认授权”，详细信息请参见授权安全通信。 9. 单击“立即申请”。等待集群创建成功。 当集群开启Kerberos认证时，需要确认是否需要开启Kerberos认证，若确认开启请单击“继续”，若无需开启Kerberos认证请单击“返回”关闭Kerberos认证后再创建集群。

本文为您介绍分布式消息服务MQTT安全方案。 安全价值 分布式消息服务MQTT在物联网（IoT）和消息传递应用中提供了多方面的安全性价值，这些价值包括： 数据隐私和保密性： MQTT协议支持加密通信，使用TLS/SSL协议对数据进行加密传输，确保消息在传输过程中的机密性，防止未经授权的访问者或窃听者获取敏感信息。 数据完整性： 通过加密，MQTT协议可以防止数据在传输过程中被篡改。这确保了消息的完整性，接收方可以验证消息是否被篡改。 身份验证： MQTT Broker可以配置以要求设备或客户端提供有效的身份验证凭据，例如用户名和密码，或者使用数字证书。这确保了只有授权的设备可以连接到Broker。 授权访问： MQTT Broker可以设置访问控制列表（ACL），以限制哪些设备可以订阅或发布特定主题。这种授权机制确保了只有具有相应权限的设备可以访问特定的消息主题。 防御拒绝服务攻击（DDoS）： MQTT Broker可以实施连接速率限制、最大会话数等机制，以防止设备发起DDoS攻击或不合理的连接请求。 防止重放攻击： 每个MQTT消息都包含一个唯一的消息ID，可以防止攻击者对已发送消息的重放。这有助于确保消息不被重复处理或执行。 日志和审计： MQTT Broker通常具有事件和日志记录功能，可以用于记录连接、断开、订阅和发布事件。这些日志可以用于审计、故障排除和安全监控。 固件和升级管理： 安全固件更新是确保设备安全性的重要部分。MQTT可以用于远程设备管理，包括远程升级和固件更新，以及设备的安全配置管理。 通信可用性： 通过身份验证和授权机制，MQTT协议可以确保只有合法的设备能够连接到Broker，从而维护通信的可用性。 标准化安全性： MQTT协议的安全性特性是标准化的，这意味着开发人员可以依赖于协议规范，而不必自己设计和实现安全性功能。 综上所述，MQTT协议提供了一系列安全性特性，可以帮助确保在物联网和消息传递应用中的通信安全、可靠和保密。然而，在实施和配置MQTT时，仍然需要考虑特定应用的安全需求，并采取适当的安全措施来保护系统。

移动办公、远程办公统一管控 针对企业移动办公、远程办公场景下常常被诟病的“性能慢、体验差”、“权限管理混乱、安全性差”“扩容慢、经常掉线”等问题，实现随时随地接入、就近接入，动态扩容，提升员工访问速度、稳定性，具有最小权限管控，动态行为持续评估能力，有效防社工钓鱼，限制风险范围。 高速、灵活、安全的网络接入 基于 AOne 优质的边缘网络资源和应用安全加速能力，为企业网络提供安全、高性能网络连接。 客户可以将任意位置的数据资源安全连接到边缘网络入口，通过高速通道、智能路由及安全防护技术，实现数据高速、稳定、安全的跨地域传输，帮助客户解决全球访问卡顿、延迟过高问题。 边缘节点可编程 随着互联网业务的发展，动态请求（例如搜索结果、个性化推荐等）的占比越来越大，这类多元化内容需要经过计算后再返回给用户。 AOne开发者平台提供边缘函数、边缘KV存储，当控制台上的标准配置无法满足您的业务需求时，可以尝试使用边缘函数快速编程实现。 通过JavaScript ES6标准语法和模板，积木式地组合出个性化的边缘定制配置。 在边缘节点进行计算，避免源站请求过载，从而减少源站并发和请求，使业务运行更加平滑，波动降低，同时还能降低带宽成本。 AOne开发者平台提供以下能力，帮助您个性化处理全球各地的请求： 全球部署，超低延迟 AOne开发者平台将计算从源站前置到边缘节点上，缩短物理链路耗时50%以上，就近处理客户端请求，显著降低客户端请求的响应时间，让用户获得低延迟的计算体验。 Serverless模式，高效易用 无需关注底层服务器资源，Serverless将自动分配足够的计算资源和存储资源。只需专注业务代码的开发，将业务代码发布至全球边缘节点即可完成应用部署，有效地降低开发成本。 弹性扩容 当一个区域的客户端请求数量突增时，快速启用就近的计算资源，自动完成扩容和调度。

Comfyui安全风险通告,请用户务必关注! 近日，监测到Comfyui及其插件 ComfyUIManager、ComfyUIImpactPack、ComfyUIBmadNodes 、ComfyUIAceNodes存在多个高危漏洞如：ComfyUI存储型XSS漏洞(CVE202410099)、ComfyUIManager远程代码执行漏洞(CVE202421574)、ComfyUIImpactPack目录遍历导致任意文件上传漏洞(CVE202421575)、ComfyUIBmadNodes代码注入漏洞(CVE202421576)、ComfyUIAceNodes代码注入漏洞(CVE202421577)。 影响范围： ComfyUI <0.2.2 ComfyUIManager < 2.51.1 ComfyUIImpactPack < 7.6.2 ComfyUIBmadNodes 全版本 ComfyUIAceNodes 全版本 在科研助手中使用Comfyui版本小于0.2.2的客户，请及时升级Comfyui版本或使用科研助手预装的最新版Comfyui镜像，并在使用第三方插件时注意插件安全风险。

访问控制功能 说明 Referer防盗链是基于HTTP请求头中Referer字段来设置访问控制规则，实现对用户来源的识别和过滤，防止网站资源被非法盗用。 客户端IP是客户端与全站加速节点建立连接时所使用的IP，通过识别客户端IP来过滤用户请求，拦截特定IP的访问或者允许特定IP的访问，可以用来解决恶意IP盗刷、攻击等问题。 UserAgent（简称UA）是HTTP请求头的一部分，可体现用户使用的终端标识。通过识别HTTP请求头中的UA字段，可以识别特定终端，从而限制用户行为，拦截或允许某一类用户的访问，实现防盗链、防盗刷、防攻击的目的。 URL黑白名单是网络安全管理中的一种重要机制，主要用于控制用户对特定资源的访问权限。 为了防止站点资源被恶意下载或者非法盗用，避免产生不必要的带宽浪费，可配置URL鉴权功能。配置URL鉴权后，全站加速会对加密串及时间戳进行校验，从而有效地保护用户站点资源。 单请求限速功能可以限制全站加速节点响应给用户的下行速率，从而减少域名的整体带宽，节省成本。 可以通过配置远程同步鉴权功能，在全站加速节点收到用户请求后，将请求转发回提前设定的鉴权源站，在源站鉴权许可后，全站加速节点才给用户返回对应内容，从而实现用户鉴权规则由源站全权定义。 IP访问限频功能可以限制单个用户IP在天翼云全站加速单台服务器上的请求频次，防御CC攻击，防止恶意用户盗刷。

功能特性 分布式消息服务RabbitMQ的功能特性主要体现在以下几个方面： 访问接口 支持通过API调用，提供交换器、队列增删查改等管控工作。管理控制台上进行的操作用于对交换器、队列、用户、策略等增删查改等管控工作。 队列能力 （1）优先级队列：相比低优先级的消息，要优先投递给消费者进行处理。 （2）延迟队列：延时消息，实现秒级精准定时；简单易用，在代码上只需一个参数设置即可完成，解决开源 RabbitMQ无延时队列的痛点。 （3）死信队列：支持被拒绝消息、TTL 过期消息、队列达到最大长度（消息队列 AMQP队列长度无上限）等 3 种类型消息自动进入死信队列的能力，确保消息不丢失。 消息能力 （1）广播消息：在同一个消费组内对所有消费者投递相同消息。 （2）事务消息：支持事务消息，可用于分布式应用。 （3）定时消息：支持消息延迟发送，解决开源 RabbitMQ 无延时队列的痛点。 安全防护 可追溯租户管理操作的记录。 起源于金融系统，支持权限控制和SSL协议。 运维监控 提供集群、交换器、队列的管理；集群、信道、连接、交换器、队列多维度指标监控。 更多信息请参见功能特性。 应用场景 分布式消息服务RabbitMQ适用于电子商务、金融服务、电信、物流和供应链管理、社交媒体、游戏开发、科学和研究领域等行业，通常用于业务的应用解耦、错峰流控与流量削峰、异步通信等场景。更多信息请参见应用场景。

前提条件 Windows云主机已绑定弹性IP。 Windows 云主机已经放通MSTSC安全组接口（默认3389）。 操作步骤 1. 在本地Windows计算机上，单击“开始”，在出现的“搜索程序和文件”输入框中输入mstsc。 弹出远程桌面连接对话框。 2. 单击“选项”。 3. 在“常规”页签中，输入云主机的公网IP地址和用户名“Administrator”。 4. 选择“本地资源”页签，确认“本地设备和资源”栏的“剪切板”处于勾选状态。 5. 单击“详细信息”。 6. 在“驱动器”多选框列表，勾选要上传到Windows云主机上的文件所在的本地磁盘。 7. 打开“确定”，登录Window云主机 8. 单击“开始 > 这台电脑”。 在出现的Windows云主机上可看到本地盘的信息。 9. 在云主机中，双击进入本地磁盘，将需要上传的文件复制到Windows云主机。

云搜索服务支持您在控制台修改OpenSearch.yml文件中的部分参数。 云搜索服务支持您在控制台修改OpenSearch.yml文件中的部分参数。 操作步骤 1. 登录云搜索服务管理控制台，在左侧导航栏，选择对应的实例类型，进入管理列表页面。 2. 点击实例名称进入对应实例详情，并选择“配置管理”。 3. 点击“修改配置”进入编辑状态，对所需的参数进行修改，修改时请关注填写规则和样例。 4. 修改完成后，点击“提交”，并在弹出的窗口中核对修改信息，需要知晓并勾选重启过程中可能会导致服务短暂不可用，确认后等待对应参数修改记录变为成功，即为已生效。若为失败，则未成功修改，参数仍为改前值。 5. 可在下方参数修改记录中查看近10次的修改记录和状态。 6. 如果有需要修改的参数不在列表内，请提报工单申请，由工程师为您修改。 指标分类 参数名称 填写说明 跨域访问 http.cors.enabled true表示启用跨域资源访问，false表示不启用 跨域访问 http.cors.alloworigin 支持 host/IP 和 port 组合、域名或号，例如node1:9200,127.0.0.1:9200，限制1100个，逗号隔开；号表示全部放开 跨域访问 http.cors.maxage 浏览器默认缓存时间。如果超过设置的时间后，缓存将自动清除。数值，取值范围[01728000]，单位秒 跨域访问 http.cors.allowcredentials 响应中是否允许返回allowcredentials取值true/false 跨域访问 http.cors.allowheaders 跨域访问允许的headers，XRequestedWith,ContentType,ContentLength中的任意一个或多个 跨域访问 http.cors.allowmethods 跨域访问允许的方法OPTIONS,HEAD,GET,POST,PUT,DELETE中的任意一个或多个 审计日志 plugins.security.audit.type 审计日志，默认关闭，开启后，系统会记录OpenSearch实例对应的操作产生的日志 Reindex索引迁移 reindex.remote.whitelist 添加远程集群的访问地址白名单，支持host/IP 和 port 组合，例如 node1:9200，127.0.0.1:9200，port必填。限制1100个，逗号隔开 索引自动创建、通配删除 action.destructiverequiresname 删除索引是否需要声明完整索引名 true：需要声明完整索引名 false：不需要声明完整索引名 自定义查询缓存 action.autocreateindex 是否允许自动根据文档创建索引 线程池 threadpool.forcemerge.size forcemerge场景下队列的大小 流量控制 flowcontrol.search.qps 每秒查询请求数，超过设定值，响应查询API则熔断 读写集群的线程池设置 threadpool.write.queuesize 写阈值线程池大小，整数类型，取值范围1100000 读写集群的线程池设置 threadpool.search.queuesize 读阈值线程池大小，整数类型，取值范围1100000 fielddata的堆内cache indices.fielddata.cache.size fielddata的cache size，百分比，取值范围1%39% 查询相关限制 indices.query.bool.maxclausecount 查询的bool语句允许的子语句大小，整数类型，取值范围11024

通过后台提交作业 翼MR 3.x及之后版本客户端默认安装路径为“/opt/Bigdata/client”，翼MR 3.x之前版本为“/opt/client”。具体以实际为准。 1.登录翼MR管理控制台。 2.选择“集群列表 > 现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 3.在“节点管理”页签中单击某一Master节点名称，进入弹性云服务器管理控制台。 4.单击页面右上角的“远程登录”。 5.根据界面提示，输入Master节点的用户名和密码，用户名、密码分别为root和创建集群时设置的密码。 6.执行如下命令初始化环境变量。 source/opt/Bigdata/client/bigdataenv 7.如果当前集群已开启Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未开启Kerberos认证，则无需执行该步骤。 kinit 翼MR集群用户 例如, kinit admin 8.执行如下命令拷贝OBS文件系统中的程序到集群的Master节点。 hadoop fs Dfs.obs.access.keyAK Dfs.obs.secret.keySK copyToLocal sourcepath.jar targetpath.jar 例如： hadoop fs Dfs.obs.access.keyXXXX Dfs.obs.secret.keyXXXX copyToLocal "obs://翼MRword/program/hadoopmapreduceexamplesXXX.jar" "/home/omm/hadoopmapreduceexamplesXXX.jar" AK/SK可登录OBS控制台，请在集群控制台页面右上角的用户名下拉框中选择“我的凭证 > 访问密钥”页面获取。 9.执行如下命令提交wordcount作业，如需从OBS读取或向OBS输出数据，需要增加AK/SK参数。 source /opt/Bigdata/client/bigdataenv;hadoop jar executejar wordcount inputpath outputpath 例如： source /opt/Bigdata/client/bigdataenv;hadoop jar /home/omm/hadoopmapreduceexamplesXXX.jar wordcount Dfs.obs.access.keyXXXXDfs.obs.secret.keyXXXX "obs://翼MRword/input/" "obs://翼MRword/output/" inputpath为OBS上存放作业输入文件的路径。outputpath为OBS上存放作业输出文件地址，请设置为一个不存在的目录。

模型 模型简介 模型ID DoubaoSeed2.0pro DoubaoSeed2.0Pro 是字节跳动推出的最新一代旗舰级通用Agent大模型，隶属于豆包大模型2.0系列，专为应对大规模生产环境下的深度推理与长链路任务执行场景而设计，全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro。该模型围绕真实世界复杂任务需求进行系统性优化，强化了多模态理解、复杂指令执行与长尾领域知识储备，在数学推理、视觉感知、长上下文处理等多个基准测试中达到业界顶尖水平。其token定价较同级海外模型降低约一个数量级，在保证卓越性能的同时大幅降低部署与使用成本，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，目前已在豆包App、电脑端、网页版及火山引擎API服务同步上线。 d4432662ebed421890bf8fe60e400439 Qwen3Max 千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。 3d1c69eb6e1d40f186124b98141e64fd DoubaoSeed1.8 DoubaoSeed1.8是字节跳动自主研发的最新一代旗舰级多模态通用智能体（General Agent）大模型，于2025年12月18日在FORCE原动力大会上正式发布，专为应对真实场景中的复杂工作流、多模态交互及智能体执行任务而设计。该模型突破传统单一语言模型局限，实现从“回答问题”到“执行任务”的质变，融合视觉、语言、推理和行动能力于一体，优化了图片编码token数量与推理效率，在多模态理解、智能体操作、代码编写等领域表现卓越，跻身全球大模型第一梯队，其日均token使用量已突破50万亿，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，成为面向实际应用场景的高效实干型AI助手superscript:3。 87f80d930d3e4c478e50f7a121dfbb97 DoubaoSeed1.60615 DoubaoSeed1.60615是全新多模态深度思考模型，同时支持minimal/low/medium/high 四种reasoning effort。 更强模型效果，服务复杂任务和有挑战场景。 651c9b454b58458f9b604e67c03ab73f Doubao1.5pro32k Doubao1.5pro32k 是字节跳动自主研发的新一代旗舰级大模型，专为长文本处理、多场景适配及高精度任务需求而设计，是豆包1.5系列产品线的核心成员之一。该模型坚持高质量训练路线，在14.8万亿高质量tokens上完成预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化，相较于前代模型实现了知识、代码、推理等核心能力的全面跃升。Doubao1.5pro32k集成了稀疏MoE架构与高效上下文管理技术，坚持不使用任何其他模型生成的数据，凭借极低的幻觉率和优异的综合表现，在多项公开评测基准中达到全球领先水平，显著缩小了与前沿闭源模型（如GPT4 Turbo）的差距，可广泛适配个人、企业及专业领域的多样化需求。 3b4f6505923d48beb3d779a28c704a4e Qwen3CoderPlus Qwen3CoderPlus 是阿里通义千问团队研发的顶级代码专用大模型，在 Qwen3 通用模型基座上进行了大规模的代码专项继续预训练与指令微调。该模型熟练掌握 92 种编程语言，在代码生成、Bug 修复、代码解释及跨语言翻译等任务上表现卓越。Qwen3CoderPlus 引入了“仓库级（Repositorylevel）”代码理解技术，能够处理复杂的项目依赖关系，是程序员、数据科学家及自动化运维人员的理想开发助手。 f9089c3c29b24ac7a0148efad6c0650d Qwen3VLPlus Qwen3VLPlus 是阿里通义千问 Qwen3 家族中的增强型视觉语言模型（VisionLanguage Model），专为处理高难度的图像与视频理解任务而设计。相较于开源版本，Plus 版在视觉感知的清晰度、长视频时序分析及视觉智能体（Visual Agent）交互能力上进行了大幅强化。它采用了先进的“原生动态分辨率”技术，支持任意长宽比的图像输入，能够像人类一样精准识别密集文本、复杂图表及长达数小时的视频内容，是构建多模态应用的理想基座。 b0d79f4a19bb4fa8a71745fff38325a4 Qwen3.5397BA17B Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体（Agent）和视觉理解任务上表现卓越，原生支持“思考模式”，具备强大的现实世界适应能力。 06b788a9218d4a5b905e5681c2f4e721 GLM5 GLM5 是智谱 AI 推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体（Agent）任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5T tokens。GLM5 集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越，是目前全球开源模型中的佼佼者，进一步缩小了与前沿闭源模型（如 GPT5.2）的差距。 6d3a57c3a6fb465e968b604783b89eda DeepSeekV3.2（正式版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 64badd7229504be5a44123367666a51f DeepSeekV3.2（体验版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 2656053fa69c4c2d89c5a691d9d737c3 Qwen3Coder480BA35BInstruct Qwen3Coder480BA35BInstruct是阿里通义千问开源的顶尖代码大模型，采用混合专家（MoE）架构，总参 4800 亿、激活 350 亿参数，实现性能与成本的平衡，能处理仓库级代码与跨文件依赖。 e8ffc9d7e2b34a7487b30d6682207376 Qwen3235BA22BInstruct2507 Qwen3235BA22BInstruct2507是阿里通义千问发布的开源 MoE 架构大模型，总参 2350 亿、激活 220 亿参数，在指令遵循、推理、编码等多领域性能突出，覆盖 100 多种语言与长尾知识。 aab61a64c8504336848e1720bd379ed4 KimiK2Instruct Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，激活参数为 320 亿，总参数为 1 万亿。通过 Muon 优化器进行训练，Kimi K2 在前沿知识、推理和编码任务上表现出色，同时精心优化了代理能力。 38a6a77904264b3dac4644aedb0e5ced Qwen330BA3B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 4efd64f3736d41a08f89db919dbe9c6b BGERerankerLarge BGERerankerLarge是北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的一款基于深度学习的重排序模型，能够在中英文两种语言环境下，对检索结果进行优化，提高检索的准确性和相关性。与嵌入模型不同，Reranker使用question和document作为输入，直接输出相似度而不是嵌入。 0cb4c1ed8f374eadbe8bffe30bd039dc BaichuanM232B BaichuanM232B是百川 AI 的医疗增强推理模型，是百川发布的第二个医疗模型。该模型专为现实世界的医疗推理任务设计，在 Qwen2.532B的基础上引入了创新的大型验证系统。通过对真实医疗问题的领域特定微调，它在保持强大通用能力的同时实现了突破性的医疗性能。 9488c08cf627421aacdeb44bd9c2f95c DeepSeekV3.1 DeepSeekV3.1是一个支持思考模式和非思考模式的混合模型。是在 DeepSeekV3.1Base 的基础上进行后训练得到的，后者是通过两阶段长上下文扩展方法在原始 V3 基础检查点上构建的，遵循了原始 DeepSeekV3 报告中概述的方法。通过收集额外的长文档并大幅扩展两个训练阶段来扩大的数据集。 37d1d0f4183b4800a44a69abf9102dfa DeepSeekV30324 DeepSeekV30324是DeepSeek团队于2025年3月24日发布的DeepSeekV3语言模型的新版本。是一个专家混合（MoE）语言模型，总参数为6710亿个，每个Token激活了370亿个参数。0324版本开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多令牌预测训练目标以提高性能。该模型版本在几个关键方面比其前身DeepSeekV3有了显著改进。 11bd888a35434486bf209066c7dad0ee DeepSeekR10528 DeepSeekR10528是DeepSeek团队推出的最新版模型。模型基于 DeepSeekV30324 训练，参数量达660B。该模型通过利用增加的计算资源并在后训练期间引入算法优化机制，显著提高了其推理和推理能力的深度。该模型在各种基准测试评估中表现出出色的性能，包括数学、编程和一般逻辑。它的整体性能现在接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先机型。 ff3f5c450f3b459cbe5d04a5ea9b2511 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是一款具有创新性的大语言模型，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发。该模型基于 transformer 架构，通过对海量语料数据进行预训练，结合注意力机制，能够理解和生成自然语言。它经过监督微调、人类反馈的强化学习等技术进行对齐，具备语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等多种能力。R1 模型在多个 NLP 基准测试中表现出色，具备较强的泛化能力和适应性。 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98 DeepSeekV3 DeepSeekV3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合（MoE）语言模型，共有671B参数，在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，继承了DeepSeekV2模型的优势，并在性能、效率和功能上进行了显著提升。 9dc913a037774fc0b248376905c85da5 DeepSeekR1DistillLlama70B DeepSeekR1DistillLlama70B是基于Llama架构并经过强化学习和蒸馏优化开发的高性能语言模型。该模型融合了DeepSeekR1的先进知识蒸馏技术与Llama70B模型的架构优势。通过知识蒸馏，在保持较小参数规模的同时，具备强大的语言理解和生成能力。 515fdba33cc84aa799bbd44b6e00660d DeepSeekR1DistillQwen32B DeepSeekR1DistillQwen32B是通过知识蒸馏技术从DeepSeekR1模型中提炼出来的小型语言模型。它继承了DeepSeekR1的推理能力，专注于数学和逻辑推理任务，但体积更小，适合资源受限的环境。 b383c1eecf2c4b30b4bcca7f019cf90d Baichuan2Turbo BaichuanTurbo系列模型是百川智能推出的大语言模型，采用搜索增强技术实现大模型与领域知识、全网知识的全面链接。 43ac83747cb34730a00b7cfe590c89ac Qwen272BInstruct Qwen2 是 Qwen 大型语言模型的新系列。Qwen2发布了5个尺寸的预训练和指令微调模型，包括Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B以及Qwen272B。这是指令调整的 72B Qwen2 模型，使用了大量数据对模型进行了预训练，并使用监督微调和直接偏好优化对模型进行了后训练。 2f05789705a64606a552fc2b30326bba ChatGLM36B ChatGLM36B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM36B 引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列几大特性。 7450fa195778420393542c7fa13c6640 TeleChat12B 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，TeleChat12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。TeleChat12Bbot在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat7Bbot均有大幅提升。 fdc31b36028043c48b15131885b148ce Llama38BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama38BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 bda59c34e4424598bbd5930eba713fbf Llama370BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama370BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 6192ed0cb6334302a2c32735dbbb6ce3 QwenVLChat QwenVLChat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 QwenVL 系列的基础上，使用对齐机制打造的视觉AI助手，该模型有更优秀的中文指令跟随，支持更灵活的交互方式，包括多图、多轮问答、创作等能力。 e8c39004ff804ca699d47b9254039db8 StableDiffusionV2.1 StableDiffusionV2.1是由 Stability AI 公司推出的基于深度学习的文生图模型，它能够根据文本描述生成详细的图像，同时也可以应用于其他任务，例如图生图，生成简短视频等。 40f9ae16e840417289ad2951f5b2c88f DeepseekV2LiteChat DeepseekV2LiteChat是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数，使用5.7T令牌从头开始训练，其特点是同时具备经济的训练和高效的推理。 0855b510473e4ec3a029569853f64974 Qwen2.572BInstruct Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型，参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.572BInstruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。 d9df728b30a346afb74d2099b6c209aa Gemma29BIT Gemma29BIT是Google最新发布的具有90亿参数的开源大型语言模型的指令调优版本。模型在大量文本数据上进行预训练，并且在性能上相较于前一代有了显著提升。该版本的性能在同类产品中也处于领先地位，超过了Llama38B和其他同规模的开源模型。 4dae2b9727db46b7b86e84e8ae6530a9 Llama3.23BInstruct Meta Llama3.2多语言大型语言模型（LLMs）系列是一系列预训练及指令微调的生成模型，包含1B和3B参数规模。Llama3.2指令微调的纯文本模型专门针对多语言对话应用场景进行了优化，包括代理检索和摘要任务。它们在通用行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。这是Llama3.23BInstruct版本。 f7d0baa95fd2480280214bfe505b0e2e ChatGLM36B32K ChatGLM36B32K模型在ChatGLM36B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。 98b6d84f6b15421886d64350f2832782 CodeGemma7BIT CodeGemma是构建在Gemma之上的轻量级开放代码模型的集合。CodeGemma7BIT模型是CodeGemma系列模型之一，是一种文本到文本和文本到代码的解码器模型的指令调整变体，具有70亿参数，可用于代码聊天和指令跟随。 fa8b78d2db034b6798c894e30fba1173 Qwen2.5Math7BInstruct Qwen2.5Math系列是数学专项大语言模型Qwen2Math的升级版。系列包括1.5B、7B、72B三种参数的基础模型和指令微调模型以及数学奖励模型Qwen2.5MathRM72B，Qwen2.5Math7BInstruct的性能与Qwen2Math72BInstruct相当。 ea056b1eedfc479198b49e2ef156e2aa DeepSeekCoderV2LiteInstruct DeepSeekCoderV2LiteInstruct是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数。该模型基于DeepSeekV2进一步预训练，增加了6T Tokens，可在特定的代码任务中实现与GPT4Turbo相当的性能。 f23651e4a8904ea589a6372e0e860b10 BGEm3 BGEm3是智源发布的通用语义向量模型BGE家族新成员，支持超过100种语言，具备领先的多语言、跨语言检索能力，全面且高质量地支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本，最大输入长度为8192，并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能，在多个评测基准中达到最优水平。 46c1326f63044fbe80443af579466fe3 Qwen27BInstruct Qwen27BInstruct是 Qwen2大型语言模型系列中覆盖70亿参数的指令调优语言模型，支持高达 131,072 个令牌的上下文长度，能够处理大量输入。 0e97efbf3aa042ebbaf0b2d358403b94 Qwen3235BA22B Qwen3235BA22B是Qwen3系列大型语言模型的旗舰模型。拥有2350多亿总参数和220多亿激活参数。在代码、数学、通用能力等基准测试中，与DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3和Gemini2.5Pro等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。 35af69e0d4af492ca366cf2df03c3172 Qwen332B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen332B是参数量为32.8B的密集（Dense）模型。 3836b8d2ec5d46fc94cc7891064940aa Qwen314B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen314B是参数量为14.8B的密集（Dense）模型。 5873b698960f45c8ae36e72566f7f141 Qwen38B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen38B是参数量为82亿的密集（Dense）模型。 dceefe3233794dd385e3c2ab500dc6c8 Qwen34B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 8606056bfe0c49448d92587452d1f2fc QwQ32B QwQ32B是一款拥有 320 亿参数的推理模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeekR1 媲美。该模型集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。 b9293363bfbf4db2bccb839ff4300d17 Qwen2.5VL72BInstruct Qwen2.5VL72BInstruct模型是阿里云通义千问开源的全新视觉模型，具有720亿参数规模，以满足高性能计算场景的需求。目前共推出3B、7B、32B和72B四个尺寸的版本。这是旗舰版Qwen2.5VL72B的指令微调模型，在13项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越GPT40与Claude3.5。 88003ac1ca7a4e4e8efa7caee648323b

本文介绍了云防火墙等保合规能力说明 检查项分类安全控制点风险等级 等保合规检查项 云防火墙CFW提供的对应能力说明 相关功能介绍 安全通信网络网络架构中 应具有根据云服务客户业务需求提供通信传输、边界防护、入侵防范等安全机制的能力。 云防火墙提供访问控制机制和入侵防护能力，开启防护后能够自动阻断互联网与VPC之间的威胁访问，为用户提供自动的边界防护能力。 入侵防护 访问控制 安全区域边界边界防护高 应能够对内部用户非授权连到外部网络的行为进行限制或检查。 云防火墙提供南北向访问控制功能，检查外部网络连接到内部的所有通信和内部用户连接到外部网络的通信，阻断双向非授权访问行为，保证受保护的内部网络与外部网络之间的通信在受控接口内进行通信。 访问控制 安全区域边界边界防护中 应能够对非授权设备私自连到内部网络的行为进行限制或检查。 云防火墙提供南北向访问控制功能，检查外部网络连接到内部的所有通信和内部用户连接到外部网络的通信，阻断双向非授权访问行为，保证受保护的内部网络与外部网络之间的通信在受控接口内进行通信。 访问控制 安全区域边界边界防护中 应保证跨越边界的访问和数据流通过边界设备提供的受控接口进行通信。 云防火墙提供南北向访问控制功能，检查外部网络连接到内部的所有通信和内部用户连接到外部网络的通信，阻断双向非授权访问行为，保证受保护的内部网络与外部网络之间的通信在受控接口内进行通信。 访问控制 安全区域边界入侵防范高 应在关键网络节点处检测、防止或限制从外部发起的网络攻击行为。 云防火墙实现对互联网上的恶意流量入侵活动和常规攻击行为进行实时阻断和拦截。 入侵防护 安全区域边界入侵防范高 应在关键网络节点处检测、防止或限制从内部发起的网络攻击行为。 云防火墙实现云上资产对外流量的主动外联、失陷感知等出方向流量分析和攻击防护及访问控制。 入侵防护 安全区域边界入侵防范中 当检测到攻击行为时，记录攻击源IP、攻击类型、攻击目的、攻击时间，在发生严重入侵事件时应提供报警。 云防火墙提供对业务流量中的攻击行为的检测和记录，并能根据策略设置提供攻击流量阻断功能，记录风险级别、事件名称、源IP、目的IP、方向、判断来源、发生时间和动作。 入侵防护 安全区域边界访问控制高 应在网络边界或区域之间根据访问控制策略设置访问控制规则，默认情况下受控接口拒绝除允许通信外的所有通信。 云防火墙提供默认拒绝所有通信的访问控制策略，只允许通行策略相关会话通信。 访问控制 安全区域边界访问控制中 应删除多余或无效的访问控制规则，优化访问控制列表，并保证访问控制规则数量最小化。 云防火墙提供流量记录功能，能够记录所有防火墙的通信会话行为，可通过对防火墙网络通信判断访问规则的有效性，从而实现访问控制规则最小化。 访问控制 安全区域边界访问控制高 应对源地址、目的地址、源端口、目的端口和协议等进行检查，以允许或拒绝数据包进出。 云防火墙实现对进出访问控制策略进行严格设置。访问控制策略包括源类型、访问源、目的类型、目的、协议类型、目的端口、应用协议、动作、描述和优先级。 访问控制 安全区域边界访问控制中 应能根据会话状态信息为进出数据流提供明确的允许/拒绝访问的能力，控制粒度为端口级。 支持根据FTP等会话的状态信息设置对会话的允许/拒绝访问能力，控制粒度为端口级。 访问控制 安全区域边界访问控制中 应对进出网络的数据流实现基于应用协议和应用内容的访问控制。 支持DNS等应用协议和下载等应用内容进行访问控制。 访问控制 安全区域边界安全审计高 应在网络边界、重要网络节点进行安全审计，审计覆盖到每个用户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审计。 云防火墙提供日志审计功能，可以记录所有流量日志、访问控制日志、入侵防护日志和操作日志。 日志审计 安全区域边界安全审计中 审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息。 云防火墙提供日志记录事件功能，包括：时间、告警名称、攻击类型、源/目IP字段、等级等。 日志审计 安全区域边界安全审计中 应对审计记录进行保护，定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖等。 云防火墙提供日志分析功能，默认保存7天的数据，同时还支持修改存储时长至180天。 日志审计 安全区域边界安全审计中 应能对远程访问的用户行为、访问互联网的用户行为等单独进行行为审计和数据分析。 云防火墙提供日志分析功能，记录所有流量访问日志，默认保存7天的数据，同时还支持修改存储时长至180天。 日志审计

步骤二：购买终端节点 操作场景 将待访问的后端资源创建为终端节点服务后，为了能够访问这些终端节点服务，您还需要购买终端节点。以下将提供购买终端节点的步骤指导。 操作步骤 1. 点击天翼云门户首页的“控制中心”，输入登录的用户名和密码，进入控制中心页面。 2. 在管理控制台上方点击图标，选择所需的资源池节点，以下操作选择华东华东1。 3. 在系统首页，选择“网络>VPC终端节点”。 4. 在“终端节点”页面，单击“创建终端节点”。 5. 进入“创建终端节点”页面，根据终端节点配置说明完成参数配置，点击下一步。 6. 在资源详情页面确认终端节点配置、数量、费用等。 7. 勾选“我已阅读并同意相关协议《VPC终端节点服务协议》，点击“确认下单”。 8. 配置连接管理。 返回“终端节点服务”页面，点击终端节点服务名称/ID, 进入终端节点服务详情页面。点击“连接管理”页签，如果终端节点状态为“已连接”，表示终端节点已成功连接至终端节点服务；如果终端节点状态为“待审核”，表示需先进行审批，具体操作可参考配置连接管理。 此处同意终端节点的连接，在连接管理页面的“操作”栏下，点击“允许”并在弹出的对话框点击“确定”。允许后，将开始对该终端节点提供服务并建立连接。 9. 返回终端节点列表查看终端节点状态变为“已连接”，表示终端节点已成功连接至终端节点服务。 10. 点击终端节点名称/ID，即可查看终端节点的详细信息。 11. 终端节点创建成功后，会生成一个“节点IP”。 12. 配置验证。 远程登录VPC1中的弹性云主机， 访问VPC终端节点的节点IP。 终端节点配置说明 参数 说明 地域 终端节点所在地域，页面左上角可切换地域。不同地域的资源之间内网不互通，为了最优化的性能，请选择靠近您的地域，以降低网络时延并提高访问速度。 名称 终端节点的名称。名称由数字、字母、中文、、组成，不能以数字、和开头。 可用服务 可按按服务ID查找可用服务，并进行验证。若开启了访问白名单，验证前，需要将当前用户的邮箱加入用户私有服务的白名单。此处输入步骤一创建的终端节点服务的ID。 虚拟私有云 选择终端节点所属虚拟私有云。 子网 选择终端节点所属的子网。 内网IP地址（可选） 自动分配内网IP，可通过内网IP直接访问终端节点。 访问白名单 可选开启或关闭。 默认不启用白名单，即所有网段允许访问节点网卡；最多允许20个网段。 开启后，需填写允许访问节点网卡的网段，多个网段换行分隔。 描述（可选） 终端节点相关的描述。

推荐使用场景 工具 推荐场景 不适用场景 AnythingLLM 企业文档问答、私有知识库管理、需严格权限控制的团队协作 快速测试模型、轻量级个人聊天需求 Open WebUI 个人或开发者快速体验模型、多模型切换测试、多模态交互(如语音/图像) 复杂文档管理、企业级安全与协作需求 注意 建议使用天翼云提供的 DeepSeek 镜像创建云主机，减少安装过程中可能遇到的问题。镜像选择请参考在天翼云使用Ollama运行DeepSeek的最佳实践7B等版本弹性云主机最佳实践AIGC实践 天翼云。 操作步骤： 一、云主机端口配置更新 1. 进入云主机详情页，选择安全组选项，添加新的开放端口。 建议选择新加 3001 端口。添加完成后，可在安全组规则列表中查看新添加的 3001 端口规则，确认其状态为正常生效。 2. 进入控制台，远程登陆即将安装AnythingLLM的云主机。

安装GRID驱动并配置License 1. 以Windows操作系统GPU加速型实例为例，选择合适版本的GRID驱动进行安装。 说明 微软的远程登录协议不支持使用GPU的3D硬件加速能力，如需使用请安装VNC/PCoIP/NICE DCV等第三方桌面协议软件，并通过相应客户端连接GPU实例，使用GPU图形图像加速能力。 2. 使用第三方桌面协议连接后，在Windows控制面板中打开NVIDIA控制面板 。 3. 在一级许可证服务器中填入部署的License server的IP和端口，并点击应用。当出现“您的系统已获GRID vGPU许可”则代表安装GRID驱动成功，并且可以在License Server管理控制台Licensed Clients中看到已安装GRID驱动并使用了License的GPU实例的MAC地址。 图 License Server管理控制台

服务阶段 实施任务 服务内容 交付物 购买阶段 选购服务 跟随购买指引，进入MDR购买界面，根据需求选择对应的服务内容并完成支付。服务团队将在24h内与用户进行对接，项目进入启动阶段。 购买指引请参见： 启动阶段 启动会 通过启动会，就项目的交付内容、范围、计划、以及项目预期达成的目标与客户充分完成讲解，并达成一致 1. 充分讲解《项目启动会PPT》，明确服务内容、服务范围、项目成员、《交付计划表》、验收标准、沟通计划、注意事项等，和客户充分的讲解，就客户痛点需求、项目预期目标达成一致。 2. 同客户签署《保密协议》、《风险告知函》，并输出《会议纪要》；并完善《客户信息表》 3. 会议达成一致后输出《项目启动会会议纪要》并邮件发送 4. 建立客户专属服务群，默认为企业微信群，为客户提供专属服务 《项目启动会PPT》 首次接入 资产梳理及确认 1. 针对本次安全托管服务所购买的资产数，对服务资产进行二次确认并录入平台 2. 进行资产指纹梳理，输出资产指纹信息表，在平台完善资产指纹信息录入 首次接入 组件接入 1. 梳理客户侧已有的关键安全设备及版本，配置相关的安全组件连接平台 2. 确认相关安全组件能正常从平台登录，数据能够正常上报平台 首次接入 上线检查 1. 针对本次对接上MDR平台的组件开展策略检查并记录检查结果至上线检查表中，风险策略与客户确认授权后进行策略调优工作 2. 对客户网络环境的拓扑图，组件信息及DNS，其他代理地址进行初步梳理确认 3. 对服务资产进行确认并填写 首次接入 首次威胁分析 1. 安全组件的策略检查结果和结合首次安全组件安全日志接入分析结果输出首次威胁分析报告 《威胁分析报告》 持续运营阶段 资产管理 1. 根据收集的客户资产信息表，将资产信息录入到平台 2. 对客户资产进行管理，包括资产上下线、资产变更、指纹收集等 《资产信息确认表》 持续运营阶段 脆弱性管理 1. 通过现有安全设备采集的日志信息进行漏洞分析，优先级排序，输出漏洞管理目录 2. 负责整理和输出漏洞可落地修复方案及处置建议，并通告给客户进行处置 3. 跟踪客户漏洞处置情况，处置漏洞修复过程中客户出现的问题 《漏洞清单》 持续运营阶段 威胁管理 1. 通过对安全日志的监测分析，识别内外部威胁，对真实威胁制定处置计划，通告给客户处置或由客户授权进行远程处置 2. 根据客户的业务情况进行策略调优和其他加固措施的执行工作 3. 对于公共的威胁情报根据用户业务情况判断是否存在威胁，及时推送给客户，若存在则协助进行处置 4. 对跟踪的内外部威胁持续跟踪直至闭环 《威胁情报》 持续运营阶段 事件管理 1. 对客户反馈和MDR平台生成事件，通告给用户处置或由用户授权进行远程处置 2. 对于无法处理的事件，进行有效上升处置，及时协调资源进行处置 3. 对未解决的事件跟踪直至闭环 《事件处置报告》 《应急响应报告》 持续运营阶段 沟通汇报 1. 每周每月由服务经理针对客户时间段内所存在的安全工作情况形成报告推送给客户 2. 由服务经理梳理客户半年度服务记录，输出服务总结报告，包括半年度汇报安全托管服务的交付进展及问题处置情况进行远程汇报 《安全运营周报》 《安全运营月报》 《半年度总结汇报》 验收阶段 项目验收 1. 输出年度总结汇报PPT并进行汇报 2. 根据前期沟通的项目验收标准，输出《验收报告》，对MDR托管检测与响应服务交付整体验收 《年度总结汇报》 《项目验收报告》

如何设置物理机镜像密码的有效期？ 如果物理机镜像密码已过期导致无法登录，请联系运营管理员处理。 如果物理机还可正常登录，用户可以参考以下操作设置密码有效期，避免密码过期造成的不便。 1. 登录物理机操作系统，打开/etc/login.defs文件。 sudo vi /etc/login.defs 找到配置项“PASSMAXDAYS”，该参数表示密码的有效时间。 PASSMAXDAYS Maximum number of days a password may be used. PASSMAXDAYS 90 2. 修改步骤1中“PASSMAXDAYS”参数的取值。将“PASSMAXDAYS”修改为您期望的密码有效期，比如将其修改为365表示密码有效期为一年： Sudo chage M 365 username 如果希望密码永不过期，可以将其设置为99999。其中，99999为密码有效期限，username为系统用户。 建议用户根据实际情况及业务需求进行配置，定期使用该命令更新密码有效期。 3. 再次执行 vi /etc/login.defs ，验证配置是否生效。 PASSMAXDAYS Maximum number of days a password may be used. PASSMAXDAYS 365 如何设置SSH服务配置项？ 您可以根据需要选择登录物理机的登录方式或帐户类型，如果需要特殊配置，可执行以下操作： 1. 如果要禁用密码远程登录，仅支持证书登录的方式，以提高物理机的安全性，可设置如下参数： 查看文件‘/etc/cloud/cloud.cfg’中是否存在参数‘sshpwauth’，如果不存在，则添加以下行并将其值设为‘false’： sshpwauth: false 查看文件‘/etc/ssh/sshdconfig’中的参数‘ChallengeResponseAuthentication‘，将其值设为‘no’： ChallengeResponseAuthentication no 这样设置后，使用Xshell等工具登录时，将拒绝通过密码输入登录。 2. 如果开放root密码远程登录并开启root用户的SSH权限，需要执行以下操作： 说明 允许root用户登录有一定的安全隐患，请谨慎操作。 打开’/etc/ssh/sshdconfig’文件，找到'PasswordAuthentication’参数，将其值设置为‘yes’： PasswordAuthentication yes 修改‘ /etc/shadow ’文件，将root帐户的密码hash值中添加‘ !! ’，将其锁定，避免安全风险。 请注意，修改SSH配置项需要以root权限进行，使用vi或其他编辑器打开相应的文件，进行修改并保存。修改完成后，可以重启SSH服务以使更改生效： sudo service ssh restart

本节为您介绍物理机服务常见的密码类问题。 如何在物理机操作系统内部修改登录密码？ 建议优先在控制中心重置密码，如果不可以，再尝试在操作系统内部修改登录密码。 此处以Linux CentOS 7.5版本物理机为例： 1. 使用远程登录工具或终端连接到物理机。 2. 在命令行界面中，使用root用户身份执行以下命令：passwd root 3. 按照提示输入新密码，并按“Enter”键确认。请注意，密码不会在屏幕上显示。 4. 系统会要求您再次输入密码进行确认，再次输入新密码并按“Enter”键。 5. 如果一切顺利，系统会显示密码修改成功的提示消息。 6. 使用exit命令退出当前登录状态。 7. 使用新密码重新登录物理机，确保密码修改成功。 说明 具体操作系统可能会有所差异，确保您对操作系统有足够的了解和权限。

第三方云站点 第三方云站点单路由接入方式资费，如下表所示。 带宽速率（bps） 标准价格（元/月） 2M 3035 4M 4310 6M 6008 8M 7695 10M 9311 20M 16642 30M 23313 40M 29734 50M 35988 60M 42243 70M 48497 80M 54751 90M 61006 100M 67260 200M 113785 300M 134460 400M 155135 500M 175810 600M 196485 700M 217160 800M 237835 900M 258510 1G 283996 2G 485265 3G 688114 4G 892540 5G 1096967 6G 1301394 7G 1505820 8G 1710247 9G 1914674 10G 2119100 价格说明 1. 对于标准价格中未提及的非标准带宽速率价格，可参考价格折算公式进行计算，公式为：假设速率为X，收费标准为 F，其相邻的低速率为 X1，资费标准为 F1，高速率为 X2，资费标准为 F2，则速率 X 的收费标准 F 应为： 2. 以上资费标准适用于使用中国电信大陆境内（不包括台湾、香港、澳门地区）业务的政企客户。

本小节介绍日志审计(原生版)产品介绍类常见问题。 日志审计（原生版）是什么？ 日志审计（原生版）系统能够实时不间断地采集汇聚企业中不同厂商不同种类的安全设备、网络设备、主机、操作系统、用户业务系统的日志信息，协助用户进行安全分析及合规审计，及时、有效的发现异常安全事件及违规事件。 系统提供了众多基于日志分析的强大功能，如安全日志的集中采集、分析挖掘、合规审计、实时监控及安全告警等，系统配备了全球IP归属及地理位置信息数据，为安全事件的分析、溯源提供了有力支撑，综合日志审计分析系统能够同时满足企业实际运维分析需求及审计合规需求，是企业日常信息安全工作的重要支撑平台。 日志审计（原生版）市场需求有哪些？ 日志审计需求主要源自于两个方面的驱动力： 一方面，从企业和组织自身安全的需要出发，日志审计能够帮助用户获悉信息系统的安全运行状态，识别针对信息系统的攻击和入侵，以及来自内部的违规和信息泄露，能够为事后的问题分析和调查取证提供必要的信息； 另一方面，从国家法律法规、行业标准和规范的角度出发，日志审计已经成为了满足合规与内控需求的必备功能。 日志审计（原生版）适用范畴？ 日志审计（原生版）系统提供了众多基于日志分析功能，系统具有广泛的应用范围和客户群，在政府、企业、电信、金融、电力、公安、军工、等行业均有成功的应用，满足企业实际运维分析需求及审计合规需求，是企业日常信息安全工作的重要支撑平台。

功能项 说明 安全隔离 提供虚拟机级别的安全和资源隔离能力，每个容器实例都运行在独占内核中，不与其它负载和Pod共享基础设施资源。同时针对容器运行环境进行了深度优化，具备比虚拟机更快的启动速度和运行效率 CPU/Memory资源或规格配置 ECI Pod默认使用按需计费模式进行费用收取。支持指定CPU和Memory资源或者指定ECS规格创建实例 镜像拉取与缓存 镜像拉取：ECI Pod在每次启动时，会自动从远程仓库获取容器镜像。对于公共镜像的获取，建议配置VPC的NAT网关或为ECI Pod配置弹性公网IP (EIP)。为优化镜像拉取效率，我们推荐您使用天翼云容器镜像服务，加速镜像的下载 镜像缓存：ECI提供镜像缓存功能，镜像缓存是为了加速拉取镜像以减少ECI启动时间而设计的。镜像拉取是容器实例启动的主要耗时，而制作镜像缓存可以通过预先获取、存储和管理已经拉取的镜像，实现对容器实例启动时间的显著减少。考虑到网络和镜像大小等因素的影响，构建镜像缓存可以通过连续使用相同的镜像实现快速部署，从而加速容器实例的启动并提高系统的可用性 存储 支持使用多种存储方式： CSI：CSI插件是目前Kubernetes社区推荐的插件实现方案，Serverless集群所提供的 CSI 存储插件与社区 CSI 特性兼容。该插件由以下两个组件组成：CSIPlugin：提供挂载和卸载数据卷的能力，Serverless集群默认支持云硬盘和弹性文件服务两种存储服务；CSIProvisioner：提供自动挂载数据卷的能力 PV/PVC：PV提供长期存储资源，而PVC允许用户以抽象的方式请求这些存储资源，实现存储的分配和管理 EmptyDir：该数据卷是一种用于容器实例中临时存放数据的目录，以便于容器之间共享数据。但是需要注意的是，当容器实例被删除时，EmptyDir数据卷中的数据也会被清空 网络 ECI Pod默认采用Host网络模式，并会占用交换机vSwitch的一个弹性网卡ENI资源。在Kubernetes集群环境中，ECI Pod与云主机节点上的Pod可以相互访问。具体方法如下： 创建类型为LoadBalancer的Service对象，并与ECI Pod进行关联；也支持Service同时关联ECI Pod和云主机上的Pod 创建类型为ClusterIP的Service对象，ECI Pod可以直接访问集群中的clusterIP地址 配置相应的 NAT 网关或弹性公网 EIP，并为 ECI Pod绑定指定EIP，或者将 NAT 网关绑定到 ECI 实例所属的 VPC 网络中 日志采集 通过安装日志采集服务插件，一般情况无需再额外部署sidecar容器

本章节向您介绍VPC对等连接组网迁移实施步骤。 步骤一：创建云服务资源 1. 创建迁移过程中验证ER和VPC通信情况的子网。在每个待迁移的VPC内，各创建一个新的子网。 2. 在迁移验证子网内，创建ECS。在每个待迁移的子网内，各创建一个ECS。 3. 创建1个企业路由器。本示例中，对等连接两端的VPC网段不重叠，因此创建企业路由器时，同时开启“默认路由表关联”和“默认路由表传播”。 注意 如果VPC对等连接两端的VPC网段存在重叠，则不能开启企业路由器的“默认路由表传播”功能。由于该功能是将整个VPC网段学习到ER路由表中用作目的地址，那么VPC网段重叠时，会导致ER路由表内路由冲突。此时，您需要手动在ER路由表中添加指向VPC连接的路由。 步骤二：在企业路由器中添加VPC连接及路由 1. 将3个待迁移的VPC分别接入企业路由器中。添加连接时，不开启“配置连接侧路由”功能，添加“虚拟私有云（VPC）”连接。 2. 检查ER路由表中指向VPC的路由。本示例中，ER开启了“默认路由表关联”和“默认路由表传播功能”功能，那么在ER中添加“虚拟私有云（VPC）”连接时，系统会自动添加ER指向VPC的路由，无需手动添加，只需要检查即可。 说明 开启“配置连接侧路由”功能后，会自动VPC路由表中自动添加指向ER的路由，目的地址固定为10.0.0.0/8，172.16.0.0/12，192.168.0.0/16。迁移时，需要手动在VPC路由表中添加规划的大网段路由，不能使用自动添加的路由。 如果您未开启“默认路由表传播”功能，则需要手动在ER路由表中添加指向VPC的路由。 步骤三：验证VPC和ER之间的网络通信情况 1. 在接入ER的VPC的路由表中，添加指向ER的迁移验证路由。 2. 在弹性云主机的远程登录窗口，执行以下步骤，验证VPC和ER的网络通信情况。 登录ecsA02，验证vpcA与vpcB是否可以通过ER通信。 登录ecsA02，验证vpcA与vpcC是否可以通过ER通信。 登录ecsB02，验证vpcB与vpcC是否可以通过ER通信。 3. 验证完成后，删除迁移验证相关的路由、ECS和子网。 步骤四：在VPC路由表中添加路由 在VPCA、VPCB和VPCC的路由表中，依次添加路由。 1. 添加指向任意VPC对等连接的临时通信路由。此路由确保迁移过程中，删除原有VPC对等连接路由时流量不中断。 在vpcA的路由表中，添加1.1.1.1/32路由。 在vpcB的路由表中，添加1.1.1.2/32路由。 在vpcC的路由表中，添加1.1.1.3/32路由。 2. 添加指向ER的大网段路由。该路由的目的地址即需要覆盖待迁移的所有VPC网段，又不能被其他业务占用。 在vpcA的路由表中，添加172.16.0.0/14路由。 在vpcB的路由表中，添加172.16.0.0/14路由。 在vpcC的路由表中，添加172.16.0.0/14路由。

本文主要介绍云专线相关术语解释。 什么是物理专线？ 物理专线是对接入点和本地数据中心之间建立的网络线路的抽象，以方便对线路进行管理。您需要通过一条租用运营商的运营物理专线将本地数据中心连接到接入点，建立专线连接。 普通用户可以申请普通物理专线和托管物理专线。 普通物理专线即运营物理专线，是端口带宽资源被用户独占的物理专线，此种类型的只允许用户创建一个虚拟接口。 托管物理专线即租户物理专线，是多个用户共享端口资源的物理专线。此种类型的物理专线允许用户创建多个虚拟接口接入用户的多个VPC。 什么是MSTP专线？ 是指利用多业务传送节点（MSTP）技术，依托中国电信传送网，为客户提供具有灵活调整带宽和以太网接入功能，接入速率在2M到1000M之间的数据专线业务，带宽调整颗粒为2M（VC12）。 什么是MPLSVPN专线？ 是依托于中国电信CN2承载网，采用多协议标记交换（MPLS）方式，为客户在多个节点间实现IP虚拟专网功能，提供安全的IPv4和IPv6数据信息传输服务。 什么是VPC 地址？ VPC地址是用来管理虚拟机网络平面的一个网络，可以提供IP地址管理、DHCP访问、DNS服务，子网内的虚拟机IP地址都属于该子网，此网段不能与远端地址重复。

生命周期管理是指通过配置指定的规则,定期删除桶中的对象或改变对象的存储类别。本文介绍生命周期的使用场景、基本规则和使用方式。 使用场景 生命周期管理可应用于以下典型场景： 定期上传的日志文件可能只需要保留一周或一个月。当它们过期时删除它们。 一些文档在一段时间内被频繁访问，但是在一段时间后可能不再被访问。这些文档需要转换为低频存储、归档存储或在一定时间后删除。 出于存档目的上传到对象存储（简称ZOS）的一些数据类型包括数字媒体存档、财务和医疗记录、原始基因组序列数据、长期数据库备份以及为满足监管要求而必须保留的数据。 一次性删除桶中的大量文件。手动删除对象费时费力，而且有数量限制。在桶中配置一个生命周期管理规则，设置为定期删除所有文件。 对于上述场景中的对象，可以定义标识这些对象的生命周期管理规则，通过这些规则实现对象的生命周期管理。 注意 最多可配置1000条生命周期管理规则，超过1000条则不支持。 低频访问存储的最低存储时间为30天，归档存储的最低存储时间为90天。如果低频的对象转换存储类型后，低频类型的存储时间少于最低存储时间，需要补足剩余天数的存储费用。 对象存储类别转换限制： 支持将标准存储对象转换为低频或归档存储对象，低频或归档存储对象转换为标准存储对象需手动转换。 支持将标准存储或低频访问存储对象转换为归档存储对象。如果要将归档存储对象转换为标准存储或低频访问存储对象，需要手动恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档类型不支持多AZ，因此无法使用生命周期规则将多 AZ 存储桶中文件的存储类型转换为归档存储。

日志审计对外开放的端口有哪些？ 日志审计对外开放的端口包括： udp161 snmp服务开放的端口 tcp443 web访问的端口 tcp22 ssh连接的端口 udp514 syslog接收日志端口 tcp21 ftp服务开放的端口 日志审计能否不通过远程备份直接将数据文件下载到本地存储和恢复？ 可以，可以在数据分区处手动下载备份文件在本地存储，恢复时上传文件恢复。 日志审计中弱点库的作用具体是什么？ 弱点库是弱点知识库的集合，系统可以通过检查资产是否匹配弱点库中的信息来发现资产弱点。 日志数据存储是否加密，以及加密算法具体是什么？ 数据存储支持加密，但需要手动开启。在系统日志收发加密配置处启用加密模式，加密算法可选择AES加密及SM4加密。 日志审计配置自动备份的周期是如何定义的？ 每7天进行一次自动备份，系统设定是以服务重启后开始计算周期。

2、短信服务销售品 短信服务销售品可用于扩容短信数量，具体计费方式可查看：零信任远程办公计费概述。 四、超量使用解决方案 启用限制及影响 为优化平台服务资源配置，自 2025 年 5 月起，我们将逐步安排实施短信限量限制措施。在此之前，平台会预留一定时间，方便您及时更改配置、做出扩容安排。当您的短信使用量超出免费额度后，系统将启用超量限制。启用限制后，后续短信无法发送成功，这将直接影响您业务的正常开展，如用户无法正常登录、接收重要通知等。因此，请您务必及时关注短信使用情况，提前规划并完成相关调整，避免业务受阻。 注意 北京时间 2026年1月10日 00:00全面启用短信额度限制（不区分新、旧客户），具体短信收费及使用说明请查看文档： （一）使用自身短信网关 当您的免费短信额度耗尽后，可选择接入外部的短信网关。接入后，可使用您购买的短信服务商提供的短信网关发送短信，平台不会额外收取费用。为确保短信服务的稳定性与及时性，接入时请参照以下步骤： 1.目前仅支持使用阿里云短信网关，请提供阿里云短信网关相关配置信息。 2.需要按短信发送场景提交短信模板到短信服务商进行模板申请，审批完成后提供模板ID给我们进行登记使用。 3.发送短信需要携带签名，请先在短信供应商完成签名申请和资质认证。 4.外部短信网关暂时不支持控制台自助配置，如有需求，请提交工单，联系我们后台进行配置。

前提条件 1. 已开通云容器引擎，至少有一个云容器引擎集群实例。产品入口：云容器引擎。 2. 开通天翼云服务网格实例。 操作步骤 gRPC是远程过程调用框架（RPC），有多语言的实现，底层采用HTTP2作为传输协议；由于HTTP2采用长连接机制，在负载均衡的场景下可能导致负载的不平衡，本文介绍负载不均衡的场景以及如何通过服务网格实现负载均衡。 部署gRPC server和client应用。 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: grpcserverv1 labels: app: grpcserver version: v1 spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: grpcserver version: v1 template: metadata: labels: app: grpcserver version: v1 spec: containers: args: address0.0.0.0:8080 image: registryvpccrshuadong1.cnspinternal.ctyun.cn/library/grpcserver imagePullPolicy: Always name: grpcserver ports: containerPort: 8080 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: grpcserverv2 labels: app: grpcserver version: v2 spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: grpcserver version: v2 template: metadata: labels: app: grpcserver version: v2 spec: containers: args: address0.0.0.0:8080 image: registryvpccrshuadong1.cnspinternal.ctyun.cn/library/grpcserver imagePullPolicy: Always name: grpcserver ports: containerPort: 8080 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: grpcserver labels: app: grpcserver spec: ports: name: grpcbackend port: 8080 protocol: TCP selector: app: grpcserver type: ClusterIP apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: grpcclient labels: app: grpcclient spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: grpcclient template: metadata: labels: app: grpcclient "sidecar.istio.io/inject": "true" spec: containers: image: registryvpccrshuadong1.cnspinternal.ctyun.cn/library/grpcclient imagePullPolicy: Always command: ["/bin/sleep", "3650d"] name: grpcclient 部署之后的pod列表（一个client，两个版本的server）： 通过client访问server，可以看到总是访问服务端的同一个实例。 kubectl exec it grpcclientb7499b9c45d2s n grpc /bin/greeterclient insecuretrue addressgrpcserver:8080 repeat10 为grpc client注入sidecar（打上标签"sidecar.istio.io/inject": "true"），重新部署grpcclient之后可以看到pod列表如下： 再次通过grpcclient访问grpcserver可以看到请求交替访问两个版本的grpcserver： 部署流量治理策略使70%的流量访问v2版本的grpcserver,30%的流量访问v1版本的grpcserver。 apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: drgrpcserver spec: host: grpcserver trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUNDROBIN subsets: name: v1 labels: version: "v1" name: v2 labels: version: "v2" apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: VirtualService metadata: name: vsgrpcserver spec: hosts: "grpcserver" http: match: port: 8080 route: destination: host: grpcserver subset: v1 weight: 30 destination: host: grpcserver subset: v2 weight: 70 再次访问可以看到请求在grpcserver的两个版本之间不再是交替访问，而是大概按照7:3的比例访问：

本章节主要以HDFS为例介绍如何上传数据以及运行WordCount程序。 操作步骤 1. 登录翼MapReduce管理控制台。 2. 选择“我的集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 3. 在“节点管理”页签中展开节点组，选择要进入的节点。 4. 单击该节点右侧的“远程连接”。 5. 根据界面提示，点击输入框，输入master节点的用户名和密码，用户名、密码分别为root和创建集群时设置的密码。 6. 在hdfs根目录下，创建input文件夹。 hadoop fs mkdir /input 7. 上传数据。 hdfs dfs put /usr/local/text.txt /input 8. 查看上传的数据。 hdfs dfs ll /input 9. 编写一个WordCount的Java程序，并进行编译打包成jar包。 10. 将该jar包上传到服务器的/client目录下： scp 本地jar包路径 用户名@Master的公网ip地址:/client 11. 执行命令。 hadoop jar jar包名 WordCount /input/text.txt

本节介绍如何登录数据库审计实例。 购买数据库审计实例后，用户在数据库审计实例页面，点击实例右上角的“管理”即可单点登录进入数据库实例Web控制台。 支持“外网地址登录”、“内网地址登录”。 外网地址登录 注意 外网地址登录需要给实例绑定弹性IP。 1. 登录数据库审计控制台。 2. 找到需要登录的实例，单击“管理 > 外网地址登录”。 内网地址登录 注意 内网地址登录需要确保客户端（个人电脑、手机、平板等）与数据库审计实例网络互通。可通过VPN方式打通客户端与实例的网络，具体操作请参见客户端远程连接VPCVPN连接。 1. 登录数据库审计控制台。 2. 找到需要登录的实例，单击“管理 > 内网地址登录”。

本文为您介绍如何使用SDK远程登录ECI实例。 使用ECI SDK提供的示例代码，执行execCommand命令。 注入AK/SK环境变量 SDK调用依赖用户AK/SK，请从官网获取。 shell var ( accessKey "" secretKey "" baseDomain " ) func init() { accessKey os.Getenv("CTAPIAK") secretKey os.Getenv("CTAPISK") domain : os.Getenv("CTAPIECIDOMAIN") if domain ! "" { baseDomain domain } } 初始化客户端 shell func main() { config : &config.OpenapiConfig{ AccessKey: accessKey, SecretKey: secretKey, } options : []eci.Option{ eci.WithClientConfig(config), eci.WithClientOption(cli.WithTLSConfig(&tls.Config{ InsecureSkipVerify: true, })), } client, err : eci.NewClientSet(baseDomain, options...) if err ! nil { fmt.Println(err) return } ctx : context.Background() req : &containergroup.ExecCommandRequest{ // Fill in the request parameters ContainerGroupId: "ecivtyz7dxommh6wna4", ContainerName: "container1", Command: []string{"/bin/sh"}, TTY: true, Stdin: true, Sync: false, RegionId: "bb9fdb42056f11eda1610242ac110002", } resp, raw, err : client.ContainerGroup().ExecCommand(ctx, req) if err ! nil { fmt.Println(err) return } fmt.Printf("raw: %vnresp: %vn", string(raw.Body()), resp) 连接WebSocket shell if err : execContainerWebsocket(resp.RequestId, resp.WebSocketUri); err ! nil { fmt.Println(err) } }

护航版服务接入流程，含购买阶段、准备阶段、安全检查阶段、重保值守、验收阶段 服务阶段 实施任务 实施内容 交付物 购买阶段 购买护航版服务 按照购买指引，选择自身需要的服务内容及配置，并完成购买支付 购买阶段 发起护航版服务需求 发起护航版服务需求，详细操作请参见获取护航版服务序列号 准备阶段 沟通需求、项目计划，准备《保密协议、授权书》、评估工具等 沟通具体需求，明确项目计划，确定安全评估范围，准备《保密协议、授权书》、评估工具 《保密协议、授权书》 《资产台账》 准备阶段 资产识别/梳理 收集资产范围，核查现有的资产信息情况 《保密协议、授权书》 《资产台账》 安全检查阶段 渗透测试 通过模拟黑客攻击的方式，对网站或在线平台进行全方位渗透入侵测试，提前发现系统潜在的各种高危漏洞和安全威胁，重点针对数据安全涉及漏洞进行检查，如越权漏洞、SQL注入、会话固定、数据明文传输、验证失效等 《漏洞扫描报告》 《基线核查报告》 《渗透测试报告》 安全检查阶段 基线核查 重要服务器、应用系统等基于信息安全风险的角度进行配置核查，从而达到相应的安全防护要求 《漏洞扫描报告》 《基线核查报告》 《渗透测试报告》 安全检查阶段 漏洞扫描 通过扫描工具对目标业务资产进行漏洞扫描 《漏洞扫描报告》 《基线核查报告》 《渗透测试报告》 安全检查阶段 蓝军攻防演练 模拟真实场景中的攻防行动，对攻击行为进行防御演练，从实战中检验目前用户业务的安全程度及防护能力，在面临安全事件时，是否有充分的响应能力，并不断优化自身的安全运营防护体系 《安全实战攻防演练情况总结》 《实在中的安全脆弱点及加固建议》 重保值守 安全检测 通过远程值守的方式，在重保期间内依托于已经部署的安全设备或威胁检测与响应中心等产品，对内外网系统以及安全设备告警信息进行实时监控分析，如内网流量监控、恶意扫描监控、数据窃取监控、网络病毒监控、恶意行为监控及告警信息监控等 《重保总结报告》 《应急响应报告》按需 重保值守 应急响应 在业务遭受攻击或出现异常告警时，现场保障人员配合远程安全专家对攻击或告警进行应急处置，将突发事件带来的损失降到最低，并协助用户开展损失评估、加固指导等，提升网络安全防护水平 《重保总结报告》 《应急响应报告》按需 验收阶段 验收 提交相关技术文档 技术文档

本节介绍漏洞扫描服务是否可以扫描本地的物理服务器。 漏洞扫描服务可以扫描本地的物理服务器。若需要扫描本地的物理服务器，需要满足以下条件。 本地网络可通外网。 本地物理服务器为Linux操作系统，且满足以下版本要求： EulerOS：支持的最低系统版本为EulerOS 2.2。 CentOS：支持的最低系统版本为CentOS 6.5。 RedHat：支持的最低系统版本为Red Hat Enterprise Linux 6.10。 Ubuntu：支持的最低系统版本为Ubuntu 16.04 server。 SUSE：支持的最低系统版本为SUSE Enterprise 11 SP4。 OpenSUSE：支持的最低系统版本为OpenSUSE 13.2。 Debian：支持的最低系统版本为Debian 8.2.0。 Kylin OS：支持的系统版本为Kylin OS V10 SP1。 可以远程登录到本地物理服务器。 本地物理服务器满足以上条件后，可以在漏洞扫描服务界面通过添加跳板机的方式，使用漏洞扫描服务扫描本地的物理服务器。