终端检测潜在的优势
智能检测，洞察威胁本质
深信服EDR通过人工智能持续学习、自我进化能力实现无特征检测，真正洞察威胁本质，能够更有效的鉴定未知病毒。利用深度学习训练数千维度的算法模型，多维度的检测技术，应用高检出率和低误报率的算法模型，并使用线上海量大数据的运营分析，用特征训练不断完善算法。与此同时，辅以信誉库加上行为分析、基因特征等技术，构建完善的防御体系，
配电终端安全检测价格
终端检测潜在的优势
智能检测，洞察威胁本质
深信服EDR通过人工智能持续学习、自我进化能力实现无特征检测，真正洞察威胁本质，能够更有效的鉴定未知病毒。利用深度学习训练数千维度的算法模型，多维度的检测技术，应用高检出率和低误报率的算法模型，并使用线上海量大数据的运营分析，用特征训练不断完善算法。与此同时，辅以信誉库加上行为分析、基因特征等技术，构建完善的防御体系，预防、有效检测。
配电终端非故障停电区的搜索方法及确认过程
1)由根节点开始依次向下游相邻子节点发送停电区搜索指令。
2)相关节点接收指令后，判断是否满足搜索停止条件，若不满足则将指令向下游相邻子节点转发，以此类推，直至满足搜索停止条件。
3)搜索停止条件为STU对应的开关为末端分支开关、联络开关、处于分闸状态且不可操作的开关。
1)信息返回确认从停止搜索的各节点即停电区域内各叶子节点开始，向父节点依次传递有无可用来进行供电恢复的电源点信息。
2)中间节点接收所有子节点信息并进行判断，然后将后代有无电源点信息向父节点发送，依次类推。另外，信息返回至分支点时，需在分支点处对各分支是否具备供电恢复条件进行标记。
3)确认信息返回根节点后，由根节点进行区域类型判断，若后代无电源点说明此区域不具备恢复条件，不再继续进行供电恢复操作，否则进行第二步，确定实际可恢复供电的范围。
配电终端的性能检测
检测平台能向配电终端施加模拟量，通过获取配电终端的及计算数据，实现对配电终端电压、电流基本误差、有功功率、无功功率基本误差、功率因素基本误差、谐波分量基本误差检测。
检测平台能向配电终端施加模拟量，通过获取配电终端的及计算数据，实现对配电终端的输入量的频率变化、谐波含量引起的改变量、功率因数变化对有功功率、无功功率引起的改变量、不平衡电流对三相有功功率和无功功率引起的改变量、被测量超量限引起的改变量、输入电压变化引起的输出改变量、输入电流变化引起的输出改变量检测。
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