安全责任模型
安全责任模型示意如下图所示：阿里云负责基础设施（包括跨地域、多可用区部署的数据中心，以及阿里云骨干传输网络）和物理设备（包括计算、存储和网络设备）的物理和硬件安全，并负责运行在飞天分布式云操作系统之上的虚拟化层和云产品层的...
安全告警大模型分析
云安全中心应用AI大模型技术，从安全运营管理者视角出发，在告警分析、告警处置及持续监测的整体管理链路中，利用大模型对关联事件的总结分析能力，高效帮助安全管理者完成安全告警运营。使用限制 仅支持已购买云安全中心防病毒版、高级版...
安全责任共担模型
图1 责任共担模型图示 职责划分依据 ACS作为典型的Serverless形式，具备了资源全托管特性，需要明确阿里云和客户之间的安全责任边界，各自守好各自的战场，一般责任划分的分界原则如下：阿里云的安全责任：阿里云的责任是保证Serverless...
安全责任共担模型
本文介绍阿里云容器服务ACK的安全责任共担模型。阿里云负责 首先在管控面侧，阿里云会通过完备的平台安全能力负责管控侧基础设施（包括计算、存储、网络等云服务资源）的安全性；同时基于 阿里云OS安全加固 等业务通用的安全标准基线，对...
安全责任共担模型
本文介绍阿里云容器服务ACK的安全责任共担模型。阿里云负责 首先在管控面侧，阿里云会通过完备的平台安全能力负责管控侧基础设施（包括计算、存储、网络等云服务资源）的安全性；同时基于 阿里云OS安全加固 等业务通用的安全标准基线，对...
ECS的安全责任共担模型
机密计算能力 云安全中心 云安全中心提供云上资产管理、配置核查、主动防御、安全加固、云产品配置评估和安全可视化等核心能力，同时结合云上海量日志、分析模型和超强算力，构建了云上强大的安全态势感知的综合能力平台，可有效发现和阻止...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
本文介绍如何基于安全增强型实例（Intel ® SGX）部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。背景信息 人工智能模型经由大量训练数据和算力生成，是具有商业价值的知识产权形式之一。PyTorch以其灵活、动态的编程环境、动态图机制、...
产品优势
办公安全统一管控 基于SASE（Secure Access Service Edge）安全模型，将安全能力与SD-WAN产品深度整合，SaaS方案交付一个平台即可实现为企业移动办公及分支机构上网提供统一的安全管理能力。安全能力边缘触达 依托覆盖全国的边缘节点，分支...
发布模型
在发布模型阶段，您开发的多方安全模型将完成在线特征映射，并被加载到预测节点中，用于线上特征预测。前提条件 确保在模型开发阶段已成功提交模型。确保 在线特征 中已加入模型部署所需的特征组。操作步骤 登录多方安全建模控制台。在左侧...
基本概念
在多方安全模型服务运行过程中，模型的调用数、模型分和入模特征的关键统计值，可在经过聚合或脱敏后在平台页面中进行展示。服务监控支持用户配置需查看的指标和监控频率，并生成可视化监控报表。关联键 在隐私求交中作为 JOIN ON SQL 语句...
什么是IoT安全运营中心
持续升级 帮助您通过获取最新安全情报、安全功能等，保障所辖范围内设备资产的持续安全检测与防护 安全情报升级：情报库及资产指纹库持续更新，并结合AI引擎自学习持续更新安全模型，提升检测与防护。协议分析升级：不断丰富全行业各协议的...
产品功能
检测分值仅代表内容安全模型判断的置信度，与图片存在的风险程度无关。关于参数的使用说明，请参见 同步检测。内容安全自定义词库能否导出？内容安全控制台上支持自定义词库批量导出关键词。更多信息，请参见 自定义文本库。内容安全后台...
在TDX实例中部署端到端Retrieval Augment Generation...
可以看出该框架中暴露了很多安全威胁，包括落盘数据安全威胁、前端查询数据安全威胁、数据库安全威胁、大语言模型安全威胁等。基于TDX环境部署的RAG架构方案 采用TDX实例部署的RAG框架如下图：方案构成 该架构主要分为云上部署和在线问答两...
自定义检测模型
数据安全中心DSC（Data Security Center）的自定义检测模型功能支持用户根据业务需求和安全策略来创建特定的数据检测和告警规则，帮助用户实现数据库活动精细化监控、风险预警，从而保障数据资产不受威胁。本文介绍如何创建自定义检测模型...
内置检测模型说明
数据安全中心DSC（Data Security Center）通过内置的行为异常自学习模型和流转异常自学习模型，能够高效地分析审计日志，以识别与敏感数据相关的异常行为及攻击行为。当这些模型检测到潜在的风险活动时，会自动触发告警。支持的数据库 RDS...
安全联邦学习-工作流FL
安全联邦学习，分为横向安全联邦学习、纵向安全联邦学习。其中，纵向安全联邦学习，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行安全联邦学习，即各个参与者的训练数据是 纵向划分 的。横向安全联邦学习，联合多个参与者的具有相同特征的多...
安全联邦学习-任务模式FL
安全联邦学习，分为横向安全联邦学习、纵向安全联邦学习。其中，纵向安全联邦学习，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行安全联邦学习，即各个参与者的训练数据是 纵向划分 的。横向安全联邦学习，联合多个参与者的具有相同特征的多...
DescribeTemplateAllRules-查询行业模板所有模型列表
调用本接口查询行业模板所有模型列表。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 ...
面向大语言模型的文本审核PLUS服务
该资源包用于内容审核增强版用量的抵扣，无法与内容安全1.0流量包共享，具体的抵扣系数如下：审核类型 支持的业务场景（服务）抵扣系数 文本审核高级（text_advanced）大语言模型输入文字检测：llm_query_moderation 大语言模型生成文字...
对语言模型流式输出文字进行文本审核
付费方式对比 以通义千问为例子，对比不同付费方式下，流式输出文字场景的模型服务费用和文本审核费用：选择模型 模型使用说明 模型月度费用参考 qwen-turbo 按照模型服务调用10 QPS，每次模型生成平均为1K tokens 相当于每天生成文字为864...
附录：预设角色权限列表（空间级）
DataWorks提供项目所有者、空间管理员、数据分析师、开发、运维、部署、访客、安全管理员、模型设计师这几种角色，本文将为您介绍具体角色的权限说明。DataWorks提供的空间预设角色默认拥有所有空间级模块的可读权限，但不同空间预设角色所...
概述
云安全的责任模型是共担的责任模型，基于云的客户应用，云供应商要保障云平台自身安全并提供相应的安全能力和产品给云上的客户。客户则负责基于云供应商提供的服务或原子化能力构建保障应用系统或业务的安全体系。随着企业上云的节奏越来越...
安全告警概述
通过威胁检测模型，提供全面的安全告警类型检测，帮助您及时发现资产中的安全威胁、实时掌握资产的安全态势。背景信息 安全告警事件是指云安全中心检测到的您服务器或者云产品中存在的威胁，例如某个恶意IP对资产攻击、资产已被入侵的异常...
配置告警规则
安全审计（新版）功能默认开启所有的内置数据库审计规则和异常检测模型，如果无需使用某些内置数据库审计规则和异常检测模型，您可以关闭对应规则和模型。并且该功能支持根据访问的库、表、字段、访问源、实例等不同维度自定义检测模型，使...
查看和处理安全告警
大模型分析说明 云安全中心基于通义基础大模型，提供安全告警的大模型分析说明功能，支持在线为您分析及解释安全告警，帮助您更深入地了解资产的业务风险。说明 目前，容器安全告警、异常登录和云产品威胁检测类告警暂不支持大模型分析功能...
开启安全审计（新版）
告警规则：支持管理内置的数据库审计规则和异常检查模型，并且支持根据访问的库、表、字段、访问源、实例等不同维度自定义检测模型，使安全策略更加灵活自由。白名单：通过添加信任账号、IP地址等至白名单，实现来源识别隔离，减少无效告警...
功能发布记录
增值服务 2023-10-30 使用威胁分析 安全告警处理 新增 支持大模型分析能力，支持在线分析及解释安全告警，帮助您更深入地了解资产的业务风险。防病毒版、高级版、企业版、旗舰版 2023-10-27 大模型分析说明 安全评分 迭代 安全评分关键功能...
功能特性
订正任务 数据安全基线 安全基线核查 基线核查以GB/T 37988-2019《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》为依据，针对云上数据资产的应用环境和数据类型（结构化和非结构化数据），提供7类基线检查策略以及40+具体的检查项；仅支持检测已接...
DMS分类分级扫描原理介绍
分类分级扫描则基于识别模型扫描的结果，通过实例关联的分类分级模板对字段进行业务归类，同时自动设置字段的安全级别和脱敏算法。分类分级扫描基于识别模型扫描，但两者相互独立，互不干扰。识别模型扫描 识别模型扫描支持如下两种识别...
概述
客户端：客户端机器会将训练完的模型以及用来建立安全连接的TLS证书进行加密，并将这些加密文件上传到阿里云SGX环境中。同时，客户端机器还将部署密钥提供服务，主要用来对阿里云vSGX实例进行认证，确保运行在云上的TensorFlow Serving推理...
使用平台提供的临时存储空间
临时存储空间的限制条件 出于安全合规的要求和用户信息的保护目的，对应功能有如下限制条件：在上传凭证接口中需要指明具体调用的模型名称，不同的模型能力会有不同的文件大小限制；上传的文件是用户隔离的，即用户A上传的文件仅仅可以为...
数据安全
数据传输安全 PAI支持使用Python官方SDK或自行实现调用逻辑的方式对服务进行VPC高速直连调用，以实现模型部署服务的安全访问。通过VPC的网络隔离能力，实现数据的传输安全。同时，EAS支持HTTPS加密传输，访问服务时，将访问地址中的 http ...
PolarDB for AI助力菜鸟实现一站式数据智能
安全：数据和模型通过数据库访问控制和安全机制来保护。高性能：ML性能会随着集群的大小进行扩展，同时支持集成GPU卡，按需进行选型 如上图所示，通过AI节点，PolarDB通过扩展的SQL支持了多种模型操作，包括但不限于模型创建、模型评估、...
服务部署：控制台
EAS 支持将从开源社区下载的模型或您自己训练获得的模型部署为推理服务或AI-Web应用。针对不同方式获取的训练模型，...交换机 安全组名称 HuggingFace模型部署 参数 描述 模型服务信息 服务名称 参照界面提示自定义配置服务名称。模型ID 配置...
安全基线检查
了解安全基线检查 数据安全中心以GB/T 37988-2019《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》为依据，针对云上复杂的数据库应用环境和不同类型的数据（结构化数据和非结构化数据），制定了7类基线检查策略以及40+具体的检查项，并提供不同类型...
使用流程
产品使用的主要流程如下：在联合建模的业务应用中，多方安全建模控制台提供了模型开发、模型部署和调用跟踪的全链路功能，具体如下：模型开发 模型开发阶段基于多方安全建模控制台的隐私求交和模型训练模块进行操作，模型训练完成后您可以...
常见问题
5.我们现在是训练垂直领域的模型，知识都是安全领域的数据。请问下如果在SFT阶段，不混入通义原始的SFT数据，我们喂的垂直领域的数据越多，是不是越容易过拟合，遗忘了原有的知识。而且在我们这个领域的回答也会重复啰嗦。请问有什么最佳...
产品优势
本文介绍了 表格存储 的优势，包括多模型数据存储、多元化数据索引、多计算生态接入、访问安全性等。多模型数据存储 表格存储 支持宽表（WideColumn）模型、时序（TimeSeries）模型、消息（Timeline）等多种数据存储模型，能实现多种类型...
数据防泄漏典型案例
使用数据安全中心可以监测和防范各类数据泄露风险，例如身份盗用、越权操作、违规操作、操作失误、基础设施缺陷以及数据故意泄密等。检测到异常行为并触发异常告警后，您需要仔细分析审计日志，从而评估被记录操作的正当性，并采取相应的...
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