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NEW QUESTION: 1
A Cisco IPS appliance running in a network environment with asymmetrical traffic flow is experiencing many false positive alerts that are triggered by the 13000 signature ID. What can the IPS administrator tune on the IPS to reduce the false positives?
A. set the normalizer mode to strict mode
B. increase the default scanner threshold
C. enable TCP state bypass
D. set the AD operational mode to inactive
E. disable the uRPF check
Answer: D
Explanation:
http://www.cisco.com/en/US/docs/security/security_management/cisco_security_manager/ security_manager/4.1/user/guide/ipsanom.html
Anomaly Detection Modes Anomaly detection initially conducts a "peacetime" learning process when the most normal state of the network is reflected. Anomaly detection then derives a set of policy thresholds that best fit the normal network. This is done in two phases: an initial learning mode phase, followed by the ongoing operational detect mode phase. Anomaly detection has the following modes:
Learning accept mode (initial setup) Although anomaly detection is in detect mode by default, it conducts an initial learning accept mode for the default period of 24 hours. We assume that during this phase no attack is being carried out. Anomaly detection creates an initial baseline, known as a knowledge base, of the network traffic. The default interval value for periodic schedules is 24 hours and the default action is rotate, meaning that a new knowledge base is saved and loaded, and then replaces the initial knowledge base after 24 hours.
Keep the following in mind:
-Anomaly detection does not detect attacks when working with the initial knowledge base, which
is empty.
After the default of 24 hours, a knowledge base is saved and loaded and now anomaly detection also detects attacks. -Depending on your network complexity, you may want to have anomaly detection in learning accept mode for longer than the default 24 hours. You configure the mode in the Virtual Sensors policy; see Defining A Virtual Sensor, . After your learning period has finished, edit the virtual sensor and change the mode to Detect.
Detect mode For ongoing operation, the sensor should remain in detect mode. This is for 24 hours a day, 7 days a week. Once a knowledge base is created and replaces the initial knowledge base, anomaly detection detects attacks based on it. It looks at the network traffic flows that violate thresholds in the knowledge base and sends alerts. As anomaly detection looks for anomalies, it also records gradual changes to the knowledge base that do not violate the thresholds and thus creates a new knowledge base. The new knowledge base is periodically saved and takes the place of the old one thus maintaining an up-to-date knowledge base.
Inactive mode You can turn anomaly detection off by putting it in inactive mode. Under certain circumstances, anomaly detection should be in inactive mode, for example, if the sensor is running in an asymmetric environment. Because anomaly detection assumes it gets traffic from both directions, if the sensor is configured to see only one direction of traffic, anomaly detection identifies all traffic as having incomplete connections, that is, as scanners, and sends alerts for all traffic flows. The following example summarizes the default anomaly detection configuration. If you add a virtual sensor at 11:00 pm and do not change the default anomaly detection configuration, anomaly detection begins working with the initial knowledge base and only performs learning. Although it is in detect mode, it cannot detect attacks until it has gathered information for 24 hours and replaced the initial knowledge base. At the first start time (10:00 am by default), and the first interval (24 hours by default), the learning results are saved to a new knowledge base and this knowledge base is loaded and replaces the initial knowledge base. Because the anomaly detection is in detect mode by default, now that anomaly detection has a new knowledge base, the anomaly detection begins to detect attacks.

NEW QUESTION: 2
外部顧客向けの複雑なソフトウェア開発プロジェクトを管理しています。プロジェクトを管理している間に、製品のプロトタイプを作成してから、製品を作成する前に顧客に受け入れられるようにします。プロトタイプの作成は次の例です。
A. Risk mitigation
B. Monte Carlo simulation
C. Risk avoidance
D. Project assumptions testing
Answer: A

NEW QUESTION: 3
Microsoft Azure SQL Data Warehouse実装の監視を構成します。実装では、PolyBaseを使用して、外部テーブルを使用してAzure Data Lake Gen 2に格納されているコンマ区切り値（CSV）ファイルからデータを読み込みます。
無効なスキーマを持つファイルはエラーを発生させます。
無効なスキーマエラーを監視する必要があります。
どのエラーを監視する必要がありますか？
A. 内部エラーのため、外部テーブルへのアクセスに失敗しました： 'HdfsBridge_Connectの呼び出しでJava例外が発生しました：エラー[LoginClassをインスタンス化できません]が発生しました
外部ファイルにアクセス中。」
B. OLE DBプロバイダー "SQLNCLI11"に対してクエリ "Remote Query"を実行できません：リンクサーバー "（null）"の場合、クエリは中止されました-最大拒否しきい値（o
外部ソースからの問い合わせ中に到達しました：処理された合計1行のうち1行が拒否されました。
C. 内部エラーのため、外部テーブルへのアクセスに失敗しました： 'HdfsBridge_Connectの呼び出しでJava例外が発生しました：エラー
アクセス中に[com.microsoft.polybase.client.KerberosSecureLogin]が発生しました
外部ファイル。
D. 内部エラーのため、外部テーブルへのアクセスに失敗しました：「外部ファイルへのアクセス中に、HdfsBridge_Connectへの呼び出しでJava例外が発生しました：エラー[スキームのFileSystemなし：wasbs]が発生しました。」
Answer: B
Explanation:
顧客シナリオ：
Azure BLOBストレージに接続されたSQL Server 2016またはSQL DW。 CREATE EXTERNAL TABLE DDLはディレクトリ（特定のファイルではなく）を指し、ディレクトリには異なるスキーマのファイルが含まれます。
SSMSエラー：
外部テーブルの選択クエリでは、次のエラーが発生します。
メッセージ7320、レベル16、状態110、行14
リンクサーバー "（null）"のOLE DBプロバイダー "SQLNCLI11"に対してクエリ "リモートクエリ"を実行できません。クエリの中止-外部ソースからの読み取り中に最大拒否しきい値（0行）に達しました。処理された合計1行のうち1行が拒否されました。
考えられる理由：
このエラーが発生する理由は、各ファイルのスキーマが異なるためです。 PolyBase外部テーブルDDLは、ディレクトリをポイントすると、そのディレクトリ内のすべてのファイルを再帰的に読み取ります。列またはデータ型の不一致が発生すると、SSMSでこのエラーが発生する可能性があります。
可能な解決策：
各テーブルのデータが1つのファイルで構成されている場合、外部ファイルのディレクトリの前に追加されたLOCATIONセクションのファイル名を使用します。テーブルごとに複数のファイルがある場合は、各ファイルセットをAzure Blob Storageの異なるディレクトリに配置すると、特定のファイルではなくディレクトリをLOCATIONにポイントできます。後者の提案は、テーブルごとに1つのファイルがある場合でも、SQLCATが推奨するベストプラクティスです。
不正解：
A：考えられる理由：HadoopクラスターでKerberosが有効になっていません。
参照：
https://techcommunity.microsoft.com/t5/DataCAT/PolyBase-Setup-Errors-and-Possible-Solutions/ba-p/305297

NEW QUESTION: 4
DRAG DROP
Drag and drop the switching concepts from the left onto the correct descriptions on the right.

Answer:
Explanation:

Exam Description

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