AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习敏感词 更多内容
  • 敏感数据保护

    敏感数据保护 产品的日志、诊断调试信息、告警信息中不包含敏感数据信息。 产品在传输敏感数据时,支持使用安全传输通道,或者对数据进行加密后再传输。 对密码进行复杂度检查,支持在输入框口令显示为“.”或者“*”,输入的口令不允许拷贝。 在日志中禁止打印敏感数据,例如口令信息、加密上下

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  • 敏感数据发现

    敏感数据发现 查询扫描任务列表 查询指定任务扫描结果 查看规则列表 创建扫描规则 修改扫描规则 删除扫描规则 查询扫描规则组列表 创建扫描规则组 删除扫描规则组 创建扫描任务 删除扫描任务 父主题: API说明

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  • 敏感操作保护

    敏感操作保护 操作场景 裸金属服务器支持敏感操作保护,在控制台进行敏感操作时,需要输入一种能证明身份的凭证,身份验证通过后方可进行相关操作。为了账号安全,建议开启操作保护功能,该功能对账号以及账号下的用户都生效。 目前支持:关机、重启、重置密码、卸载磁盘、解绑弹性公网IP。 开启操作保护

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  • 敏感操作保护

    敏感操作保护 凭据管理支持敏感操作保护。在控制台进行敏感操作时,需要输入一种能证明身份的凭证,身份验证通过后方可进行相关操作。为了账号安全,建议开启操作保护功能,该功能对账号以及账号下的用户都生效。 约束条件 敏感操作保护仅影响通过管理控制台进行操作的用户。 开启操作保护 登录管理控制台。

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  • 敏感操作保护

    图1 安全设置 在“安全设置”页面中,选择“敏感操作 > 操作保护 > 立即启用”。 图2 敏感操作 在“操作保护设置”页面中,选择“开启”,单击“确定”后,开启操作保护。 开启后,您以及账号中的IAM用户进行敏感操作时,例如删除弹性云服务器资源,需要输入验证码进行验证,避免误操作带来的风险和损失。

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  • 敏感数据识别

    敏感数据识别 敏感数据识别概述 敏感数据识别配置 敏感数据识别任务

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。

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  • 数据量很少,可以微调吗

    些方法来扩充您的数据,从而满足微调要求,比如: 数据增强:在传统机器学习中,可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据,但该方法不适用于大模型微调的场景,这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义替换、语法结构修改、标点符号替换等,保证数据的多样性。 基于大模

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 流程导入

    预置的复合图元,用于问答场景。支持典型外呼一问一答和答案分支处理,在聊天机器人界面,当连续3次输入错误的询问内容,聊天机器人回复的内容为提示达到错误次数限制,聊天输入框置灰,不可再输入内容。包含测试外呼问答流程和简单流程-带通用异常复合图元。 满意度反馈.zip 用于机器人回复后客户满意度反馈的场景,问答型回复

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 合作伙伴敏感操作

    合作伙伴敏感操作 开启验证码验证功能后,在伙伴中心进行敏感操作时,将通过手机短信或者邮箱再次确认操作者的身份,进一步提高账号安全性,有效保护您安全操作相关功能。 具体影响的敏感操作如下表所示: 伙伴类型 敏感操作 政府类伙伴 发放/回收现金券 发放/回收代金券 解决方案提供商 余额支付(为客户代支付订单)

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  • 敏感数据识别任务

    敏感数据识别任务 新建敏感数据识别任务 立即启动识别任务 管理识别任务列表 识别结果 父主题: 敏感数据识别

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  • 敏感数据识别配置

    敏感数据识别配置 新增识别模板 管理识别模板 新建自定义规则 编辑规则 查看内置规则 新建分级 管理级别 父主题: 敏感数据识别

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  • 敏感数据资产

    敏感数据”。 在“敏感数据资产”页面,查看敏感数据审计信息。 图1 敏感数据资产 表1 敏感数据资产 区域 说明 敏感数据资产统计 敏感数据类型数据:统计所选应用敏感数据类型的总量与敏感数据类型的当日新增量。 敏感数据量:统计所选应用敏感数据的总量与当日新增量。 敏感数据量(去重):统计所

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  • 添加敏感数据标签

    添加敏感数据标签 操作场景 系统基于敏感数据标签来识别应用接口中的敏感数据,启用敏感数据标签后,如果系统识别到接口中包含敏感数据标签,将会将接口定义为敏感接口,并开启全文记录。 系统内置了数十种敏感数据标签,如果默认的敏感数据标签类型不能满足业务需求,您可以通过正则表达式或关键字的方式添加自定义的敏感数据标签类型。

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  • 通过IaC分发敏感配置

    准确查找到敏感配置项,该标识称为“敏感配置项坐标”。 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击,选择“安全 > 访问凭据管理服务”。 选择左侧导航栏的“敏感配置管理”。 勾选需要分发的敏感配置,单击“导出敏感配置ID”,即可生成敏感配置项坐标。 敏感配置项坐标的生成规则为:

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  • 敏感配置项托管

    ervice}/spring.redis.password/default # 敏感配置项坐标为:MicroService/服务名/微服务名/敏感配置项名称/敏感配置项标签 在IaC脚本中的业务配置项属性定义文件中,声明该配置项为敏感配置项。 type: object properties:

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