方案详情

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围绕数据安全全生命周期为客户提供一站式的可视、可控、可溯的数据安全解决方案

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    数据安全模型 更多内容
  • 领域模型

    从工具箱中拖入Domain元素到领域模型图中,从系统业务划分上抽象出内存、存储、安全、网络域概念,建立如下图所示模型结构: 在领域模型中以业务域视角进行建模分析,创建业务域对象之间结构关系,如果当领域模型设计图形比较复杂时,可以参考逻辑模型中的分层结构,创建多个领域模型,分解来画各业务域之间的关系

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  • 技术模型

    定到4+1视图 : 技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素)。 在技术模型图上创建出来的技术元素; 引用到技术模型中的技术元素(包含关联空间中的引用的技术元素); 如何检查 查询基于模型图(只有技术模型图内的技术元素参与构树)构出的技术模型架构树,找出同一节点下同名同类型的技术元素。

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  • 模型采集

    模型采集 接入数据源 管理数据源 采集任务管理 父主题: 应用模型

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息;同时也支持用户收藏模型,申请权限,添加标注,方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型,具体请参见模型采集。 已创建业务模型,具体请参见模型目录(旧版)。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中,选择左侧导航栏中的“应用模型

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  • 逻辑模型

    单击已新建的逻辑模型右侧的“编辑”,可以修改逻辑模型的参数信息。 单击已新建的逻辑模型右侧的“删除”,可以删除逻辑模型。删除操作无法恢复,请谨慎操作。如果模型包含业务表,无法删除。 单击已新建的逻辑模型右侧的“转化为物理模型”,可以将逻辑模型转化为物理模型。具体操作请参见逻辑模型转换为物理模型。 单击已新建的逻辑

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  • 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护

    模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加

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  • 数据安全中心如何收费?

    数据安全中心如何收费? 数据安全中心服务版本支持包年/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选择相应的服务版本和搭

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  • 什么是数据安全中心

    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。 介绍视频 云上全场景覆盖

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  • API数据安全防护介绍

    、态势分析等数据安全功能,为应用系统的业务数据合规正常使用和流转提供数据安全保障。 为什么需要保障应用数据安全 应用数据安全挑战层出不穷 :近年来,由于信息技术的发展,应用系统业务模式的创新,以及数据价值的凸显,应用数据被越来越多的黑灰产业盯上。 API服务 数据安全问题更加突出

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  • 使用数据安全服务DBSS(建议)

    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

    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

    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

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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  • 测试模型

    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

    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

    模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”,可在“模型管理”界面查看打包好的模型,如图1所示。 图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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  • 发布模型

    发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应的物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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  • 模型训练

    模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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  • 模型训练

    模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题: KPI异常检测学件服务

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题: 用户指南

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  • 归档模型

    是否生成本地模型包:请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包,供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json:请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标,完成模型归档。 父主题: 模型训练

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