thuylampham
New member
## Cách sử dụng Amazon Macie để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm
Amazon Macie là một dịch vụ tuân thủ và bảo mật dữ liệu được quản lý đầy đủ sử dụng máy học để khám phá, phân loại và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong Amazon S3.Macie có thể giúp bạn:
* Khám phá dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin nhận dạng cá nhân (PII), dữ liệu tài chính và sở hữu trí tuệ
* Phân loại dữ liệu dựa trên độ nhạy và rủi ro của nó
* Bảo vệ dữ liệu bằng cách áp dụng các chính sách bảo mật và mã hóa
Macie rất dễ sử dụng và có thể được tích hợp với các quy trình tuân thủ và bảo mật hiện tại của bạn.
### Để bắt đầu với Macie, bạn có thể:
1. Đăng ký tài khoản Amazon Macie miễn phí.
2. Tạo quy tắc khám phá dữ liệu để xác định dữ liệu nhạy cảm trong các nhóm Amazon S3 của bạn.
3. Áp dụng các chính sách bảo mật để bảo vệ dữ liệu của bạn.
Để biết thêm thông tin, hãy xem [Tài liệu Amazon Macie] (https://docs.aws.amazon.com/macie/latest/userguide/macie-etting-started.html).
### hashtags
* #Amazonmacie
* #DataSecurity
* #sự tuân thủ
* #Machinelearning
* #S3
=======================================
## How to use Amazon Macie to protect sensitive data
Amazon Macie is a fully managed data security and compliance service that uses machine learning to discover, classify, and protect sensitive data in Amazon S3. Macie can help you to:
* Discover sensitive data, such as personally identifiable information (PII), financial data, and intellectual property
* Classify data based on its sensitivity and risk
* Protect data by applying security policies and encryption
Macie is easy to use and can be integrated with your existing security and compliance processes.
### To get started with Macie, you can:
1. Sign up for a free Amazon Macie account.
2. Create a data discovery rule to identify sensitive data in your Amazon S3 buckets.
3. Apply security policies to protect your data.
For more information, see the [Amazon Macie documentation](https://docs.aws.amazon.com/macie/latest/userguide/macie-getting-started.html).
### Hashtags
* #Amazonmacie
* #DataSecurity
* #compliance
* #Machinelearning
* #S3
Amazon Macie là một dịch vụ tuân thủ và bảo mật dữ liệu được quản lý đầy đủ sử dụng máy học để khám phá, phân loại và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong Amazon S3.Macie có thể giúp bạn:
* Khám phá dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin nhận dạng cá nhân (PII), dữ liệu tài chính và sở hữu trí tuệ
* Phân loại dữ liệu dựa trên độ nhạy và rủi ro của nó
* Bảo vệ dữ liệu bằng cách áp dụng các chính sách bảo mật và mã hóa
Macie rất dễ sử dụng và có thể được tích hợp với các quy trình tuân thủ và bảo mật hiện tại của bạn.
### Để bắt đầu với Macie, bạn có thể:
1. Đăng ký tài khoản Amazon Macie miễn phí.
2. Tạo quy tắc khám phá dữ liệu để xác định dữ liệu nhạy cảm trong các nhóm Amazon S3 của bạn.
3. Áp dụng các chính sách bảo mật để bảo vệ dữ liệu của bạn.
Để biết thêm thông tin, hãy xem [Tài liệu Amazon Macie] (https://docs.aws.amazon.com/macie/latest/userguide/macie-etting-started.html).
### hashtags
* #Amazonmacie
* #DataSecurity
* #sự tuân thủ
* #Machinelearning
* #S3
=======================================
## How to use Amazon Macie to protect sensitive data
Amazon Macie is a fully managed data security and compliance service that uses machine learning to discover, classify, and protect sensitive data in Amazon S3. Macie can help you to:
* Discover sensitive data, such as personally identifiable information (PII), financial data, and intellectual property
* Classify data based on its sensitivity and risk
* Protect data by applying security policies and encryption
Macie is easy to use and can be integrated with your existing security and compliance processes.
### To get started with Macie, you can:
1. Sign up for a free Amazon Macie account.
2. Create a data discovery rule to identify sensitive data in your Amazon S3 buckets.
3. Apply security policies to protect your data.
For more information, see the [Amazon Macie documentation](https://docs.aws.amazon.com/macie/latest/userguide/macie-getting-started.html).
### Hashtags
* #Amazonmacie
* #DataSecurity
* #compliance
* #Machinelearning
* #S3
