15、大数据与机器学习中的安全与隐私管理

大数据与机器学习中的安全与隐私管理

1. 安全管理策略

1.1 策略管理

• 更新与审查策略 ：定期更新和重新审视安全策略，确保其与当前的安全和合规要求保持一致。
• 制定预警策略 ：为不同的安全事件制定个性化的预警策略，以便及时发现潜在的安全威胁。
• 确保标签策略与配置一致 ：保证数据标签策略与当前的安全和合规配置相匹配，提高数据管理的准确性。

1.2 发现

• 升级日志收集器 ：通过移除旧的数据源，添加或禁用应用程序连接器，提高日志收集器的性能和效率。

1.3 设置

• 审查管理域 ：对企业和VPN应用的IP范围进行验证、添加或删除操作，确保网络访问的安全性。
• 应用过滤 ：根据应用是否被制裁、未被制裁或使用的标签类型进行过滤，限制不安全应用的访问。
• 调整评分指标 ：根据实际情况调整安全评分指标，更准确地评估系统的安全状况。
• 移除成员权限 ：取消成员查看敏感信息的权利和特权，防止信息泄露。

安全管理方面	具体操作