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Die Geschichte verwendest du als Gerüst.
NEW QUESTION: 1
After a large influx of network traffic to externally facing devices, you begin investigating what appear to be a denial of service attack. When you review packets capture data, you notice that the traffic is a single SYN packet to each port. Which kind of attack is this?
A. Host porfiling.
B. Port scanning.
C. SYN flood.
D. Traffic fragmentation.
Answer: C
NEW QUESTION: 2
You have a DNS server named Server1.
Server1 has a primary zone named contoso.com.
Zone Aging/Scavenging is configured for the contoso.com zone.
One month ago, an administrator removed a server named Server2 from the network.
You discover that a static resource record for Server2 is present in contoso.com. Resource records for decommissioned client computers are removed automatically from contoso.com.
You need to ensure that the static resource records for all of the servers are removed automatically from contoso.com.
What should you modify?
A. The time-to-live (TTL) value of the static resource records
B. The Security settings of the static resource records
C. The Expires after value of contoso.com
D. The Record time stamp value of the static resource records
Answer: D
Explanation:
Reset and permit them to use a current (non-zero) time stamp value. This enables these
records to become aged and scavenged.
You can use this procedure to change how a specific resource record is scavenged.
A stale record is a record where both the No-Refresh Interval and Refresh Interval have
passed without the time stamp updating.
DNS->View->Advanced
Depending on the how the resource record was originally added to the zone, do one of the following: If the record was added dynamically using dynamic update, clear the Delete this record when it becomes stale check box to prevent its aging or potential removal during the scavenging process. If dynamic updates to this record continue to occur, the Domain Name System (DNS) server will always reset this check box so that the dynamically updated record can be deleted. If you added the record statically, select the Delete this record when it becomes stale check box to permit its aging or potential removal during the scavenging process.
References: http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc759204%28v=ws. 10%29. aspx http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc759204%28v=ws. 10%29. aspx
Typically, stale DNS records occur when a computer is permanently removed from the network. Mobile users who abnormally disconnect from the network can also cause stale DNS records. To help manage stale records, Windows adds a time stamp to dynamically added resource records in primary zones where aging and scavenging are enabled. Manually added records are time stamped with a value of 0, and they are automatically excluded from the aging and scavenging process. To enable aging and scavenging, you must do the following: Resource records must be either dynamically added to zones or manually modified to be used in aging and scavenging operations.
Scavenging and aging must be enabled both at the DNS server and on the zone. Scavenging is disabled by default.
DNS scavenging depends on the following two settings:
No-refresh interval: The time between the most recent refresh of a record time stamp and
the moment when the time stamp can be refreshed again. When scavenging is enabled,
this is set to 7 days by default.
Refresh interval: The time between the earliest moment when a record time stamp can be
refreshed and the earliest moment when the record can be scavenged. The refresh interval
must be longer than the maximum record refresh period. When scavenging is enabled, this
is set to 7 days by default.
A DNS record becomes eligible for scavenging after both the no-refresh and refresh
intervals have elapsed. If the default values are used, this is a total of 14 days.
References: http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc759204%28v=ws. 10%29. aspx http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc759204%28v=ws. 10%29. aspx http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc771570. aspx http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc771677. aspx http: //technet. microsoft. com/en-us/library/cc758321(v=ws. 10). aspx
NEW QUESTION: 3
Which of the following authentication methods is used to access public areas of a Web site?
A. Biometrics authentication
B. Multi-factor authentication
C. Mutual authentication
D. Anonymous authentication
Answer: D
Explanation:
Anonymous authentication is an authentication method used for Internet communication. It provides limited access to specific public folders and directory information or public areas of a Web site. It is supported by all clients and is used to access unsecured content in public folders. An administrator must create a user account in IIS to enable the user to connect anonymously. Answer D is incorrect. Multi-factor authentication involves a combination of multiple methods of authentication. For example, an authentication method that uses smart cards as well as usernames and passwords can be referred to as multi-factor authentication. Answer C is incorrect. Mutual authentication is a process in which a client process and server are required to prove their identities to each other before performing any application function. The client and server identities can be verified through a trusted third party and use shared secrets as in the case of Kerberos v5. The MS-CHAP v2 and EAP-TLS authentication methods support mutual authentication. Answer B is incorrect. Biometrics authentication uses physical characteristics, such as fingerprints, scars, retinal patterns, and other forms of biophysical qualities to identify a user.
NEW QUESTION: 4
機械学習タスクを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切なタスクを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。各タスクは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: Model evaluation
The Model evaluation module outputs a confusion matrix showing the number of true positives, false negatives, false positives, and true negatives, as well as ROC, Precision/Recall, and Lift curves.
Box 2: Feature engineering
Feature engineering is the process of using domain knowledge of the data to create features that help ML algorithms learn better. In Azure Machine Learning, scaling and normalization techniques are applied to facilitate feature engineering. Collectively, these techniques and feature engineering are referred to as featurization.
Note: Often, features are created from raw data through a process of feature engineering. For example, a time stamp in itself might not be useful for modeling until the information is transformed into units of days, months, or categories that are relevant to the problem, such as holiday versus working day.
Box 3: Feature selection
In machine learning and statistics, feature selection is the process of selecting a subset of relevant, useful features to use in building an analytical model. Feature selection helps narrow the field of data to the most valuable inputs. Narrowing the field of data helps reduce noise and improve training performance.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml