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数据安全治理维度
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数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
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数据安全配置数据搬迁
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数据安全中心 DSC
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数据安全中心 DSC Organizations服务中的服务控制策略（Service Control Policies，以下简称SCP）可以使用这些授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权，只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员账号时，并没有直接对组织单元或成员
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诊断数据安全风险
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用过程的安全可靠。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据安全”模块，进入数据安全页面。 单击左侧导航树中的“数据安全诊断”，进入数据安全诊断页面。 图2 数据安全诊断 根据需要，选择敏感数据保护、数据权限控制或数据源保护页签，单击“开始扫描”或“重新扫描”，进行安全诊断。
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数据安全与隐私保护
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数据安全中心（DSC）
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数据安全中心（DSC） 数据安全中心服务（Data Security Center，DSC）是新一代的云化数据安全平台，提供数据分级分类、数据安全风险识别、数据水印溯源和数据静态脱敏等基础数据安全能力，通过数据安全总览整合数据安全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势。
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数据安全、迁移和备份
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数据安全总览页面
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数据安全总览页面 数据安全总览页面为您提供了配置数据安全管理员功能和数据安全的空间汇总信息，包括查看敏感表总数、敏感表密级分布饼图、敏感字段密级分布饼图、脱敏和水印任务数量趋势图。 配置安全管理员 安全管理员由具有DAYU Administrator系统角色权限的账号指定，在DataArts
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数据安全治理能力概述
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数据安全治理能力概述 发展数字经济、加快培育发展数据要素市场，必须把保障数据安全放在突出位置。这就要求我们着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力。随着数据安全监管要求逐渐落地，组织数据安全治理动力明显攀升，数据安全技术及服务供给不断释放。整体来看，数据安全治理进入快速发展阶段。
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在模型广场查看模型
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Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。
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购买数据安全中心
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购买数据安全中心 数据安全中心服务（DSC）版本支持包年/包月（预付费）的计费方式，API接口（数据脱敏和水印API调用）支持按需计费（后付费）的计费方式。同时，DSC提供两个服务版本：标准版和专业版，两种扩展包：数据库扩展包和OBS扩展包。您可以根据业务需求购买数据安全中心服务。
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API数据安全防护
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API数据安全防护 API数据安全防护介绍 购买API数据安全防护实例并绑定弹性公网IP 实例管理 登录实例Web控制台 系统功能配置及使用场景举例 系统管理员操作指南 安全管理员操作指南 审计管理员操作指南
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什么是数据安全中心？
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什么是数据安全中心？ 数据安全中心服务（Data Security Center，DSC）是新一代的云原生数据安全管理平台，提供数据分级分类、数据脱敏、数据水印、API数据保护等基础数据安全能力，通过资产地图整体呈现云上数据安全态势，并实现一站式数据安全运营能力。 父主题： 产品咨询类
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SEC07 通用数据安全
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SEC07 通用数据安全 SEC07-01 识别工作负载内的数据 SEC07-02 数据保护控制 SEC07-03 对数据操作实施监控 SEC07-04 静态数据的加密 SEC07-05 传输数据的加密 父主题： 数据安全与隐私保护
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使用数据安全服务DBSS（建议）
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建议使用DBSS来提供扩展的数据安全能力，详情请参考数据库安全服务。 优势 助力企业满足等保合规要求。 满足等保测评数据库审计需求。 满足国内外安全法案合规需求，提供满足数据安全标准（例如Sarbanes-Oxley）的合规报告。 支持备份和恢复数据库审计日志，满足审计数据保存期限要求。 支持风险分布、会
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模型测试
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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。
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模型训练
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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。
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模型管理
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测试模型
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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。
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训练模型
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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。
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模型管理
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