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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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敏感配置项托管 由于业务的敏感配置不能明文地存放在版本包、配置中心、IaC代码中，因此业务可以借助STS敏感配置项的功能，存放业务的敏感配置。 操作步骤 使用STS的敏感配置项管理功能 ，需要在ACMS中录入敏感配置项，具体请参见录入敏感配置。 在IaC脚本中的业务配置项配置文件

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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 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”。 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 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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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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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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单击左侧导航树中的“敏感数据分布”，进入敏感数据分布页面。 图1 进入敏感数据分布页面 在敏感数据分布页面，您可以通过如下两种方式之一来查看敏感数据发现结果并进行手工修正。推荐您使用方式1，相比于方式2，方式1支持修改数据密级、分类，无需切换页面即可完成敏感数据查看与修正，并支持批量操作。

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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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现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文

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敏感数据识别概述 敏感数据自动识别分类，从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS、DWS等）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 使用约束 对于 MRS 中的HIVE数据，在敏感数据识别

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敏感数据管理 行级访问控制 数据脱敏 使用函数加解密 使用pgcrypto加密数据 父主题： 管理数据库安全

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敏感 数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题： 数据安全

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策略默认给所有用户最大的密级访问权限；在管理员将策略配置好后，可删除此默认策略。 前提条件 已通过敏感数据识别任务，自动或手动将敏感数据同步到数据地图组件，详见发现敏感数据或查看敏感数据分布。 约束与限制 仅DAYU Administrator、Tenant Administra

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敏感数据分布接口 查询敏感数据发现概览结果(以分类和密级为单位) 父主题： 数据安全API

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敏感数据管理 行级访问控制 数据脱敏 使用函数加解密 使用pgcrypto加密数据 父主题： 管理数据库安全

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敏感数据发现函数 gs_sensitive_data_discovery(scan_target text, scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或c

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敏感数据发现函数 gs_sensitive_data_discovery(scan_target text, scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或c

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精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核 -文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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