请换言之下列情景：某杀虫剂上架了崭新控制系统，透过分析阿珂的历史经验，辨认出玩者第二局时候拿鞘花buff、第二局断线和间接送塔四种犯罪行为会引致战绩的阶梯式性上升，进而手动聚合下列准则：
1. 假如阿珂第二局出现在鞘花buff或是圣戈当斯区，则格斗游戏继续
2. 假如阿珂第二局间接断线，则峭腹手动完结，我们重启
3. 假如阿珂第二局间接送塔，则峭腹手动完结，阿珂手动正式成为你下周神坑老将并手动秋后算账
那世界会不会变幸福？
这是两个非常大的感有，只不过也是两个透过机器学习强化新体验的构想。不过网络安全可靠应用领域，透过机器学习为保护网络安全可靠且实现了小规模民用已经正式成为了现实生活。
AWS 前段时间就在 AWS 技术首脑会议 2017 芝加哥攀上正式发布了这款全力支持机器学习，用作辨认出、分类和为保护内网的安全可靠服务项目—— Amazon Macie。
Amazon Macie 的基本概念是借助机器学习，手动且稳步辨认出、进行分类并智能化精确heard储存在 Amazon S3（AWS提供的使用方便的第一类存储网络平台）储存的数据重新分配销售业务商业价值，因此透过介绍文本的金融资产商业价值和出访形式，特别针对不同信用风险建立语句相关的形式化安全可靠预警。只有当高商业价值文本被以会对企业销售业务引致信用风险的形式进行出访时，才会收到预警。
Amazon Macie 的为保护过程可以分为两个阶段：
分析与设置
当决定使用 Amazon Macie 服务项目时，不需要手动定义和定期更新复杂数据进行分类，Amazon Macie 会透过自然语言处理(Natural Language Processing, 简称 NLP) 方法来对S3 储存桶中的第一类文本流式传输到内存中进行分析，进而训练其神经网络。
分析第一类主要包括下列两类：
• 数据进行分类： Macie 可以高度精确地检测出超过70种数据类型，包括个人身份信息（Personal Identifiable Information ，简称 PII）、个人健康信息（Personal Healthy Information ）、法规文件、API密钥以及密钥材料等；
• 出访形式和用户犯罪行为：常用IP地址、出访文本类别、常用操作模式等。
一旦完成分析，Macie 会手动根据数据的商业价值重新分配信用风险等级，从1级最低至10级最高，因此所有的监控都会汇总在Macie Dashboard。
Amazon Macie 可全力支持 20 个预警类别， 一旦启用，企业立即开始接收安全可靠性与合规性预警，并建立手动化策略，以便在检测到可疑活动时为保护数据安全。当然也全力支持在 Macie 的控制面板根据安全可靠需求来设置自己的预警和策略定义。
触发与应对
Amazon Macie 的用户数据分析引擎可以识别 AWS 服务项目 API 调用的信用风险或可疑活动，以及出访高价值文本。还能够检测到高信用风险 API 活动的突增、在多个位置或短时间内频繁发生异常 API 活动，以及对可能引发数据丢失的文本的出访增加。
例如，
• 意外数据泄露、内部威胁或特别针对性攻击的内网有关的用户、应用程序和服务项目账户的活动；
• 被盗用的用户账户从不寻常的 IP 地址列举和下载大量敏感文本) 或通常不出访此类敏感文本的用户账户下载大量源代码的犯罪行为收到预警。
收到预警时，您可以使用 Amazon Macie 进行事件响应，并使用 Amazon CloudWatch 事件迅速采取行动，例如撤销出访或触发密码重置策略，以为保护数据安全可靠。
这套服务项目目前已经实现了小规模民用，因此在日后会逐渐推广到 AWS 其它的储存服务项目。
再也不用担心未上映的剧集被偷了！
H*O哭晕在厕所！
遭遇过设计方案泄露的设计师朋友们，让我听到你们的声音！
