和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 节的桥梁，安全管理人员或者部分由 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 需要进行大量的安全特征以及资产库的建设或者 三方集成。（涉及业务能力） RASP(运行时安全应 用程序自我保护) 可以看做是IAST的兄弟，RASP通过程序上下文和敏感函数检查行为方式 来阻止攻击，属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 可以自动化的对非预计风险进行识别和风险隔离 对系统性能有一定影响 可信计算 核心目标是保证系统和应用的完整性，从而保证系统按照设计预期所规 定的安全状态。尤其是像边缘计算BOX这种安全防护，根据唯一Hash值验

解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清理过程与人体发烧的相似性，都是为了控制“感染”扩散。 e.讨论威胁情报数据库如何类似于免疫记忆，使系统能够更快地应对重复出现的威胁。 （3）深入探讨启示： a.分析免疫系统的适应性如何启发自适应安全系统的设计。 b.探讨免疫系统的分层防御策略如何应用于网络安全的纵深防御概念。

解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清理过程与人体发烧的相似性，都是为了控制“感染”扩散。 e.讨论威胁情报数据库如何类似于免疫记忆，使系统能够更快地应对重复出现的威胁。 （3）深入探讨启示： a.分析免疫系统的适应性如何启发自适应安全系统的设计。 b.探讨免疫系统的分层防御策略如何应用于网络安全的纵深防御概念。

容量 服务容量不足 依赖服务 响应超时19/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用 设计手段 服务高可用 服务限流 方法容错 负载均衡+ 实例容错 柔性化/异步化 服务冗余 服务分流 存储高可用 熔断20/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 • 限流 • 熔断 • 负载均衡+实例容错 Spring Cloud Service Mesh Config Config Server SDK Sidecar21/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 对于一个应用系统来说一定会有极限并发/请求数，即总有一个TPS/QPS阀值， 如果超了阀值则系统就会不响应用户请求或响应的非常慢，因此我们最好进行过 载保护，防止大量请求涌入击垮系统。 • 服务限流其实是指当系统资源不够，不足以应对大量请求，即系统资源与访问量 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 接入层限流 • 调用外部限流服务限流 • 切面层/代理层限流 常用限 流架构23/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 拒绝策略 • 延迟处理 • 特权处理 常用限 流策略24/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 固定、滑动时间窗口限流

4/tidb-resource-control#query_limit-参数说明"> �→ Runaway Queries 支持更多触发条件，并能够切换资源组 Runaway Queries 提供了有效的手段来降低突发的 SQL 性能问题对系统产生的影响。v8.4.0 中新增 �→ Coprocessor 处理的 Key 的数量 (PROCESSED_KEYS) 和 Request 除 TiDB Dashboard 外的其他 API 接口。 如果你希望让外部网络用户或不受信任的用户访问 TiDB Dashboard，需要采取以下的措施以避免安全漏洞的出 现： • 使用防火墙等手段将默认的 2379 端口限制在可信域内，禁止外部用户进行访问。 注意： TiDB、TiKV 等组件需要通过 PD Client 端口与 PD 组件进行通信。请勿对组件内部网络阻止访 问，这将导致集群不可用。 收集和加载统计信息的过程中消耗太多内存 TiDB 节点启动后需要加载统计信息到内存中。统计信息的收集过程会消耗内存，可以通过以下方式控制内存 使用量： • 使用指定采样率、指定只收集特定列的统计信息、减少 ANALYZE 并发度等手段减少内存使用。 • TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量tidb_stats_cache_mem_quota，可以对统计信息的内存使用进行限制。 • TiDB v6.1.0 开始引入了系统

4/tidb-resource-control#query_limit-参数说明"> �→ Runaway Queries 支持更多触发条件，并能够切换资源组 Runaway Queries 提供了有效的手段来降低突发的 SQL 性能问题对系统产生的影响。v8.4.0 中新增 �→ Coprocessor 处理的 Key 的数量 (PROCESSED_KEYS) 和 Request 除 TiDB Dashboard 外的其他 API 接口。 如果你希望让外部网络用户或不受信任的用户访问 TiDB Dashboard，需要采取以下的措施以避免安全漏洞的出 现： • 使用防火墙等手段将默认的 2379 端口限制在可信域内，禁止外部用户进行访问。 注意： TiDB、TiKV 等组件需要通过 PD Client 端口与 PD 组件进行通信。请勿对组件内部网络阻止访 问，这将导致集群不可用。 收集和加载统计信息的过程中消耗太多内存 TiDB 节点启动后需要加载统计信息到内存中。统计信息的收集过程会消耗内存，可以通过以下方式控制内存 使用量： • 使用指定采样率、指定只收集特定列的统计信息、减少 ANALYZE 并发度等手段减少内存使用。 • TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量tidb_stats_cache_mem_quota，可以对统计信息的内存使用进行限制。 • TiDB v6.1.0 开始引入了系统

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除 TiDB Dashboard 外的其他 API 接口。 如果你希望让外部网络用户或不受信任的用户访问 TiDB Dashboard，需要采取以下的措施以避免安全漏洞的出 现： • 使用防火墙等手段将默认的 2379 端口限制在可信域内，禁止外部用户进行访问。 注意： TiDB、TiKV 等组件需要通过 PD Client 端口与 PD 组件进行通信。请勿对组件内部网络阻止访 问，这将导致集群不可用。 TiDB 节点启动后需要加载统计信息到内存中。统计信息的收集过程会消耗内存，可以通过以下方式控制内存 使用量： 963 • 使用指定采样率、指定只收集特定列的统计信息、减少 ANALYZE 并发度等手段减少内存使用。 • TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量tidb_stats_cache_mem_quota，可以对统计信息的内存使用进行限制。 • TiDB v6.1.0 开始引入了系统 当出现系统响应变慢的时候，如果已经排查了 CPU 的瓶颈、数据事务冲突的瓶颈后，就需要从 I/O 来入手来 辅助判断目前的系统瓶颈点。 10.2.6.1.1 从监控定位 I/O 问题 最快速的定位手段是从监控来查看整体的 I/O 情况，可以从集群部署工具 (TiUP) 默认会部署的监控组件 Grafana 来查看对应的 I/O 监控，跟 I/O 相关的 Dashboard 有 Overview，

可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进 一步要有能够指出问题根因、甚至提前就预警的手段。 拓扑流量图：是不是按预期运行 分布式跟踪:哪些调用 故障或者拖慢了系统 监控与告警： 主动告诉我 问题发生了！ 微服务部署后就像个黑盒子，如何发现问题并在 化处理定制化场景下的软件、运维工具或者规范等等，并需要不断的测试。 • 为了应付各类的环境的问题，势必要求交付人员的能力非常强，也是成本 居高不下的原因之一。 在K8s这种环境中，存在两种定制化的手段：其一是Deployment API，但是它却 把研发和运维的描述放在了一起；其二是Operator（CRD），我们不得不为不同 客户开发很多不同特质的Operator，交付成本依然很高。 定制Operator这种解决方案，看似

应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 手段，推动各方协同共治。 2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 模杀伤性武器制造等高危场景。 4.2.3 认知域风险应对 （a）通过技术手段判别不符合预期、不真实、不准确的输出结果，并依 法依规监管。 （b）对收集用户提问信息进行关联分析、汇聚挖掘，进而判断用户身份、 喜好以及个人思想倾向的人工智能系统，应严格防范其滥用。 （c）加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发，提升对认知战手段- 10 - 人工智能安全治理框架 的防范、检测、处置能力。 4