Schaumburg, IL, USA -全球范围内机器学习(ML)的使用越来越多，这使得IT审计人员更需要了解该技术. ISACA新白皮书系列， 审计从业者机器学习指南，第1部分:技术 and 审计从业者机器学习指南，第2部分:合规风险, 为审核员提供有关机会的指导方针, 与技术相关的风险和遵从性需求.
通过这些资源, 审计人员可以更好地理解构建机器学习应用程序所涉及的复杂且有时具有挑战性的过程, 以及涉及数据管道和软件开发生命周期的相关注意事项.
第1部分概述了ML应用程序遵循的路线图, 以及审计人员应调查的相关关键风险因素, including:
- Data governance
- Data engineering
- Feature engineering
- Model training
- Model evaluation
- 模型部署/预测
第2部分探讨了关键法则, 涉及ML审计数据遵从性的法规和行业标准, including:
- 机器学习中使用的个人数据的合法性、公平性和透明度
- 数据最小化和数据安全
- 问责制和治理
- 消费者的知情权
拥有扎实的机器学习背景可以让审计人员从技术和业务角度更好地理解开发周期,” says Robin Lyons, Principal, ISACA的IT审计专业实践. 这使IT审计人员能够评估机器学习风险暴露，并为管理层提供可操作程序的指导，以降低风险并支持合规性.”
免费下载第1部分和第2部分的副本 审计从业人员机器学习指南, visit http://store.sikedz.com/s/store # /存储/浏览/细节/ a2S4w000005Gu72EAC and http://store.sikedz.com/s/store # /存储/浏览/细节/ a2S4w000005Gu6dEAC. ISACA关于IT审计的其他资源可在以下网站找到 http://ns84ipfu.sikedz.com/resources/it-audit.
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