题目内容
（请给出正确答案）
A.基于隐私计算，联合第三方数据源+银行操作数据和银行风控，帮助银行构建敏感操作判别模型，为银行反欺诈策略决策提供支撑
B.拓宽风控数据维度,提升风控模型准确率、及时性
C.同时，对用户登录后的风险进行打标签。基于不同的登录风险等级，将采用不同的通知渠道触达用户
D.可有效避免由于呼叫转移、短信拦截等行为，导致无法将欺诈风险告知储户
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更多“以下哪一项关于敏感操作核验模型的描述是正确的（）。”相关的问题
A是一家金融机构，计划优化本行的金融风控防诈体系。目前该行希望提升储户在大额转账时等敏感操作的识别能力和风险预警信息的触达储户能力。请问，你会该机构推荐哪一类能力/服务/模型（）。
A.用户登录风险识别模型
B.敏感操作核验模型
C.渠道通知判别模型
D.数智5G消息服务
以下关于Python标识符的描述中，错误的是哪一项？（)
A.Python中的标识符，主要作用是作为变量、函数、类、模块以及其他对象的名称
B.Python中的标识符可以包含"$"符号
C.标识符不能和Python中的保留字相同
D.Python中的标识符对大小写敏感
A.OSI参考模型定义了开放系统的层次结构
B.OSI参考模型是一个在制定标准时使用的概念性框架
C.OSI参考模型的每层可以使用上层提供的服务
D.OSI参考模型是开放系统互联参考模型
A.操作日志包含安全日志
B.操作日志包含系统日志
C.操作日志包含操作日志
D.操作日志包含故障日志
A.执行授权操作
B.web应用程序没有对用户输入数据的合法性进行判断
C.web应用程序对用户输入数据的过滤不严
D.欺骗数据库服务器执行非授权的任意查询
A.过滤器可以由多项规则组成
B.根据规则顺序逐项匹配
C.只有和当前规则不匹配时，才和后续规则进行匹配操作
D.匹配结果和过滤器中的规则顺序无关
A.ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型
B.通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据，包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息，并将它们统一上报给CIS系统
C.基于分析取证的特征向量，采用机器学习的方法，利用样本数据进行训练，从而生成分类器模型
D.安全研究人员通过和群殴的黑白样本集，结合开源情报，域名，IP,SSL等信息，提取加密流量的特性信息
A.Memcached适用于数据结构模型简单的缓存，Redis适用于数据结构复杂的缓存场景
B.Memcached不支持数据持久化，Redis可以支持需要持久化存储数据的场景
C.Memcached是单核单线程的，Redis支持多线程，可通过增加CPU数量提升性能
D.Memcached单个缓存对象的value值不能超过1M，超过1M的场景，建议使用Redis
A.MapReduce采用“ 分而治之”策略
B.MapReduce设计的一个理念就是“ 计算向数据靠拢”
C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构
D.MapReduce应用程序只能用Java来写
A.运维人员可以在网管或者近端Web Portal上浏览告警
B.性能监控菜单告警管理服务接收原始告警，进行统一处理并通过soap接口上报网管
C.微服务运行过程中产生告警，并通过客户端接口上报
D.网管支持告警屏蔽、相关性处理等操作
