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Eine ganze Historie, Herr.

NEW QUESTION: 1
Click the Exhibit button.
[edit security idp-policy test]
user@host# show
rulebase-ips {
rule R3 {
match {
source-address any;
destination-address any;
attacks {
predefined-attacks FTP:USER:ROOT;
}
}
then {
action {
recommended;
}
}
terminal;
}
rule R4 {
match {
source-address any;
destination-address any;
attacks {
predefined-attacks HTTP:HOTMAIL:FILE-UPLOAD;
}
}
then {
action {
recommended;
}
}
}
}
You have just committed the new IDP policy shown in the exhibit. However, you notice no action is taken on traffic matching the R4 IDP rule.
Which two actions will resolve the problem? (Choose two.)
A. Change the R4 rule to match on a predefined attack group.
B. Insert the R4 rule above the R3 rule.
C. Delete the terminalstatement from the R3 rule.
D. Change the IPS rulebase to an exempt rulebase.
Answer: B,C

NEW QUESTION: 2
DSシリーズのMicrosoft Azure仮想マシン上にMicrosoft SQL Serverがあります。仮想マシンにはDB1という名前の本番データベースがあります。すべてのデータベースファイルはドライブEにあり、標準の記憶域を使用します。
ユーザーは、クエリの実行に時間がかかると報告しています。
クエリがpagelatch_IOを待っていることがわかります。
クエリの実行にかかる時間を短縮する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. EドライブにDBI用のデータベースファイルを追加します。
B. msdbデータベースをDドライブに移動します。
C. DB1のデータベースをDドライブに移動します。
D. EドライブをPremium Storageに変更します。
Answer: D
Explanation:
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/disks-types

NEW QUESTION: 3
Which of the following is information that Netflow v5 provides to the Cascade solution? (Select 2)
A. End time of Flow
B. Layer 4 Protocol Type
C. Source MAC address
D. TCP Checksum Validation Result
Answer: A,B

NEW QUESTION: 4
You create an experiment in Azure Machine Learning Studio. You add a training dataset that contains 10,000 rows. The first 9,000 rows represent class 0 (90 percent).
The remaining 1,000 rows represent class 1 (10 percent).
The training set is imbalances between two classes. You must increase the number of training examples for class 1 to 4,000 by using 5 data rows. You add the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) module to the experiment.
You need to configure the module.
Which values should you use? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote