全保护和其他服务之

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例如规则之一 允许您检查所有 存储桶是否启用了默认数据加密以及是否强制实施安间的数据交换。定期检查服务配置的正确性是值得的因为在应用程序的生命周期中 服务的配置可能会发生变化例如在应用程序的后续版本的部署期间。 这是所描述的解决方案中的第二个安全控制服务。 收集有关服务配置服务 调用以及成功和失败的身份验证和授权尝试的任何更改的信息。 在配置过程中您应该选择要监视的事件集因为在我们的解决方案运行期间该服务会收集有关事件的信息。感谢他们如果服务停止工作或未按预期工作我们可以找出是谁更改了服务配置。

我们还可以找出谁尝试登录我们的服务或谁从 下载数据。 上述两个简单 电子邮件数据 的服务确保正在运行的应用程序是安全的并且其内部的事件受到监视。 数据预处理 通常机器学习模型只能对数值数据进行操作。因此为了使分类成为可能有必要将每个操作记录转换为数字序列向量该序列编码尽可能多的信息这些信息对于选择适当的类别可能很重要。虽然对于金额或交易日期等字段将它们的值转换为数字不是问题但当我们处理文本字段时 例如转账标题或发件人姓名 问题变得更加复杂。如何在数值向量中包含有关文本中某个。



至关重要的单词的出现的信息同时记住该单词可能以各种屈折形式和各种上下文出现？ 机器学习中的自然语言处理 这是在自然语言处理领域实现解决方案时必须面对的基本问题机器学习自然语言处理 即 。各种文本矢量化技术可以解决这个问题。在所讨论的情况下一个相对简单的解决方案被证明是有效的它基于对最常出现的单词的检测考虑到类别并通过在固定位置输入非零值来标记它们出现的事实。向量。在构建词典的阶段遇到的单词当然要进行处理其中包括为了中和同一个词的不同形式。 矢量化文本字段值是操作向量中最重要但不是唯一的部分。