Kompleksowa analiza rozwiązania Thales do wykrywania i klasyfikacji danych opartego na uczeniu maszynowym
W szybko rozwijającej się sferze danych, w której szacuje się, że 80% danych jest nieustrukturyzowanych, tradycyjne ręczne metody klasyfikacji danych stają się przestarzałe ze względu na ich pracochłonność i podatność na błędy. Thales odpowiada na to wyzwanie dzięki CipherTrust Data Discovery and Classification (DDC), rozwiązaniu wzbogaconemu o modele uczenia maszynowego (ML). Modele te mają kluczowe znaczenie dla automatyzacji klasyfikacji danych, znacznie poprawiając dokładność i wydajność w złożonych hybrydowych środowiskach IT.
Pierwszym krokiem w klasyfikacji danych jest wykrywanie danych, kluczowe dla zgodności z globalnymi przepisami dotyczącymi ochrony danych. CipherTrust DDC skutecznie porusza się po różnych repozytoriach danych, klasyfikując dane na podstawie wrażliwości i ryzyka, niezależnie od tego, czy są one przechowywane lokalnie, na serwerach innych firm, czy w chmurze.
Innowacyjne podejście Thales łączy dopasowywanie wzorców z uczeniem maszynowym w celu ustalenia znaczących relacji między różnymi punktami danych. Ta hybrydowa technika nie tylko lokalizuje dane w systemach IT, ale także kontekstualizuje je, zwiększając dokładność klasyfikacji. Komponent ML jest wszechstronny, wykorzystując różne modele do różnych zadań, takich jak kategoryzacja i rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER).
Dopasowywanie wzorców CipherTrust DDC, oparte na silniku GLASS™ firmy Ground Labs, obejmuje szeroki zakres typów danych i jest zgodne z licznymi przepisami dotyczącymi prywatności danych. Obejmuje to dane osobowe, finansowe i zdrowotne, a także potencjalnie zagrożone informacje, takie jak zakodowane klucze prywatne.
NER, kluczowa funkcja CipherTrust DDC, wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do wyodrębniania jednostek, takich jak nazwy i daty, z nieustrukturyzowanego tekstu, eliminując potrzebę ręcznej analizy. Proces ten jest wysoce skalowalny i można go dostosować do różnych typów dokumentów i języków.
Wreszcie, CipherTrust DDC wykorzystuje ML do klasyfikacji kategorii, określając charakter dokumentów, takich jak finansowe lub prawne, na podstawie ich treści. Ta zdolność do dokładnego kategoryzowania dokumentów ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji i ochrony danych osobowych (PII).
Kluczowe wnioski dla specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa:
- Wykorzystaj uczenie maszynowe w klasyfikacji danych, aby poradzić sobie z rosnącą ilością i złożonością nieustrukturyzowanych danych.
- Wykorzystaj hybrydowe podejścia łączące dopasowywanie wzorców i uczenie maszynowe do kompleksowego wykrywania i klasyfikacji danych.
- Wykorzystaj zaawansowane modele ML, takie jak NER, do skalowalnej i wydajnej analizy danych.
- Zapewnij zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, korzystając z narzędzi obejmujących szeroki zakres typów danych i przepisów dotyczących prywatności.
Link do artykułu: Klasyfikacja danych za pomocą uczenia maszynowego w CipherTrust DDC