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NEW QUESTION: 1
ABC Corporation has introduced token-based authentication to system administrators due to the risk of password compromise. The tokens have a set of HMAC counter-based codes and are valid until they are used. Which of the following types of authentication mechanisms does this statement describe?
A. CHAP
B. TOTP
C. PAP
D. HOTP
Answer: D
Explanation:
The question states that the HMAC counter-based codes and are valid until they are used.
These are "one-time" use codes.
HOTP is an HMAC-based one-time password (OTP) algorithm. HOTP can be used to authenticate a user in a system via an authentication server. Also, if some more steps are carried out (the server calculates subsequent OTP value and sends/displays it to the user who checks it against subsequent OTP value calculated by his token), the user can also authenticate the validation server. Both hardware and software tokens are available from various vendors.
Hardware tokens implementing OATH HOTP tend to be significantly cheaper than their competitors based on proprietary algorithms. Some products can be used for strong passwords as well as OATH HOTP.
Software tokens are available for (nearly) all major mobile/smartphone platforms.

NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series
contains a unique solution. Determine whether the solution meets the stated goals.
You need to meet the LabelMaker application security requirement.
Solution: Create a Microsoft Azure Active Directory service principal and assign it to the Azure Kubernetes
Service (AKS) cluster.
Does the solution meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Which command will disable swapping on a device? (Specify ONLY the command without any path or parameters.)
Answer:
Explanation:
swapoff, /sbin/swapoff

NEW QUESTION: 4
Machine Learning Specialist is building a model to predict future employment rates based on a wide range of economic factors. While exploring the data, the Specialist notices that the magnitude of the input features vary greatly. The Specialist does not want variables with a larger magnitude to dominate the model.
What should the Specialist do to prepare the data for model training?
A. Apply the Cartesian product transformation to create new combinations of fields that are independent of the magnitude.
B. Apply the orthogonal sparse bigram (OSB) transformation to apply a fixed-size sliding window to generate new features of a similar magnitude.
C. Apply quantile binning to group the data into categorical bins to keep any relationships in the data by replacing the magnitude with distribution.
D. Apply normalization to ensure each field will have a mean of 0 and a variance of 1 to remove any significant magnitude.
Answer: D
Explanation:
https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/data-transformations-reference.html