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NEW QUESTION: 1
회사가 AWS에 사용자 지정 DNS 서버를 배포했습니다. 보안 엔지니어는 Amazon EC2 인스턴스가 Amazon 제공 DNS를 사용할 수 없도록 하려고 합니다.
보안 엔지니어는 VPC에서 Amazon 제공 DNS에 대한 액세스를 어떻게 차단할 수 있습니까?
A. Amazon DNS IP에 대한 액세스를 거부하는 규칙을 모든 네트워크 액세스 제어 목록에 추가하십시오.
B. VPC 구성 내에서 DNS 확인을 비활성화합니다.
C. 모든 보안 그룹 내에서 Amazon DNS IP에 대한 액세스를 거부합니다.
D. Amazon DNS IP로 트래픽을 차단하는 모든 라우팅 테이블에 대한 경로를 추가합니다.
Answer: B
Explanation:
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https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-dns.html
NEW QUESTION: 2
One of your co-workers calls you to ask if you sent her an e-mail message with an attachment. You recall that you sent several c-mails with attachments earlier that day. Which of the following is your best response to this question?
A. Ask your co-worker to open the attachment and describe the contents.
B. Ask your co-worker to forward the e-mail to you so you can open the attachment and check it.
C. Ask your co-worker to forward the e-mail to your company's management.
D. Ask your co-worker to read the e-mail message including the full name of the attachment and its extension.
Answer: D
NEW QUESTION: 3
A customer is planning a new Exchange 2010 environment on their EMC VMAX. The customer asks how they can backup volumes containing passive mailbox database copies. What do you advise the customer?
A. Custom backup scripts will need to be created.
B. The VSS plug-in that ships with Exchange 2010 or Replication Manager can be used.
C. Only the VSS plug-in that ships with Exchange 2010 can be used.
D. Use Replication Manager or a third-party Exchange-aware VSS-based application.
Answer: D
NEW QUESTION: 4
You are using a decision tree algorithm. You have trained a model that generalizes well at a tree depth equal to 10.
You need to select the bias and variance properties of the model with varying tree depth values.
Which properties should you select for each tree depth? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Answer:
Explanation:

Explanation:
In decision trees, the depth of the tree determines the variance. A complicated decision tree (e.g. deep) has low bias and high variance.
Note: In statistics and machine learning, the bias-variance tradeoff is the property of a set of predictive models whereby models with a lower bias in parameter estimation have a higher variance of the parameter estimates across samples, and vice vers a. Increasing the bias will decrease the variance. Increasing the variance will decrease the bias.
References:
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/