在SharePoint Online/OneDrive for Business 和 Office applications中实施数据丢失防护

Office 365 has expanded its Data Loss Prevention (DLP) feature to include SharePoint Online and OneDrive for Business, offering enhanced protection for sensitive data through rule creation, user education, and compliance tracking.

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Evolving Data Loss Prevention in SharePoint Online/OneDrive for Business and Office applications

by Office 365Team, on April 21, 2015

 

Today’spost was written by Shobhit Sahay, technical product manager for the Office 365team.


原文地址:https://blogs.office.com/2015/04/21/evolving-data-loss-prevention-in-sharepoint-onlineonedrive-for-business-and-office-applications/ 

 

不论在任何地方,主要有数据存在,移动或者分享,我们都想去保护它。Office365Exchange 2013就已经提供了数据丢失预防(DLP)功能了。当写作办公从邮件扩展到网站和文档,我们把DLP扩展到了这些服务。去年的TechEd,我们演示了我们扩展DLP的愿景,今天我们很高兴的分享更多的信息。

宣布即将到来的适用于SharePointOnline/One Drive for BusinessDLP公用预览版

在过去的几个月里,我们在一些选定的客户里,非常努力的测试了这些酷的新功能的内部预览版.这个季度末,我们会带来一个公共预览版给所有的 Office365用户。


去年我们在Phase1中做了一些早起的DLP功能,以便您可以在SharePoint Online/OneDrive forBusiness中找到敏感信息.这个能够帮助您找到高风险的条目,并且允许你在这些内容上做一些手动操作。但是在Phase 2的公共预览版中,你可以创建主动的规则来矫正违规,并且给用户提供规则提示和提醒邮件,这样他们在使用敏感数据时候,可以做出正确的决定,就像您现在在Exchange中用到的DLP。我们现在详细的看一下这些改进。

为你的组织建立DLP规则很简单

在公共预览版当中,管理员可以在Office365 compliance center中很容易的为SharePointOnline/OneDrive for Business中设定DLP规则。规则由条件,操作和异常组成,管理员可以使用自带的模本为基础建立新的规则。


终端用户获得持续的规则教育

我们明白终端用户是保持数据安全的解决方案中非常重要的部分。因此,我们帮助他们在使用敏感数据的时候做正确的决定,根据他们工作的上下文,为他们提供一个丰富的提醒。更进一步,如果他们离开了上下文环境,我们给他们发送规则的邮件提醒。所有这些都是管理员可以配置的,他可以设立规则,允许用户通过提供业务调整来覆盖规则,这样既保证了合规,又保证了生产力。


跟踪规则使用和事故管理

管理员可以使用Office365的强大的报告功能,追踪规则的有效性。在这个基础之上,他们可以创建面向管理员的事故报告,包含每次事故的信息,之后让负责安全的团队审查。


现在已经支持了什么?即将支持什么?

看了这些新的功能,你可能会问,还有什么新的功能即将到来?当然,我们不会就此止步,我们还会继续创新,在Phase3中发布新的功能。下面是一个已经提供的功能,和2015年下半年即将到来的Phase3的功能列表对比:


内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
本次的学生体质健康信息管理网站,按照用户的角色可以分为教师与学生,后台设置管理员角色来对学生的信息进行管理。,设计如下: 1、后台管理系统 后台管理系统主要是为该系统的管理员提供信息管理服务的系统,具体包括的功能模块如下: (1)管理员信息管理 (2)教师信息管理 (3)学生信息管理 (4)健康信息统计(图形化进行健康,亚健康等学生的信息数量统计) 2、教师角色的功能模块设计 教师角色所需要的功能模块主要包括了如下的一些内容: (1)个人资料修改 (2)学生体质健康管理:录入相关数据,包括但不限于身高、体重、肺活量、视力等生理指标以及运动能力、身体成分、骨密度等健康指标,并且设置健康,亚健康状态 (3)学生健康建议:根据体质信息,进行学生健康的建议 (4)健康预警:对健康出问题的学生,进行健康预警 (5)饮食锻炼情况管理,查看 3、学生角色 学生角色可以通过该信息网站看到个人的基本信息,能够看到教师给与学生的健康建议等,功能模块设计如下: (1)个人资料修改 (2)我的健康建议查看 (3)我的健康预警 (4)饮食锻炼情况管理,记录平时的饮食锻炼情况 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:Java后端 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8+ 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3+ 部署容器:tomcat7.5+
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