Kompleksowa analiza rozwi\u0105zania Thales do wykrywania i klasyfikacji danych opartego na uczeniu maszynowym<\/p>\n\n
W szybko rozwijaj\u0105cej si\u0119 sferze danych, w kt\u00f3rej szacuje si\u0119, \u017ce 80% danych jest nieustrukturyzowanych, tradycyjne r\u0119czne metody klasyfikacji danych staj\u0105 si\u0119 przestarza\u0142e ze wzgl\u0119du na ich pracoch\u0142onno\u015b\u0107 i podatno\u015b\u0107 na b\u0142\u0119dy. Thales odpowiada na to wyzwanie dzi\u0119ki CipherTrust Data Discovery and Classification (DDC), rozwi\u0105zaniu wzbogaconemu o modele uczenia maszynowego (ML). Modele te maj\u0105 kluczowe znaczenie dla automatyzacji klasyfikacji danych, znacznie poprawiaj\u0105c dok\u0142adno\u015b\u0107 i wydajno\u015b\u0107 w z\u0142o\u017conych hybrydowych \u015brodowiskach IT<\/a>.<\/p>\n\n Pierwszym krokiem w klasyfikacji danych jest wykrywanie danych, kluczowe dla zgodno\u015bci z globalnymi przepisami dotycz\u0105cymi ochrony danych. CipherTrust DDC skutecznie porusza si\u0119 po r\u00f3\u017cnych repozytoriach danych, klasyfikuj\u0105c dane na podstawie wra\u017cliwo\u015bci i ryzyka, niezale\u017cnie od tego, czy s\u0105 one przechowywane lokalnie, na serwerach innych firm, czy w chmurze<\/a>.<\/p>\n\n Innowacyjne podej\u015bcie Thales \u0142\u0105czy dopasowywanie wzorc\u00f3w z uczeniem maszynowym w celu ustalenia znacz\u0105cych relacji mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi punktami danych. Ta hybrydowa technika nie tylko lokalizuje dane w systemach IT, ale tak\u017ce kontekstualizuje je, zwi\u0119kszaj\u0105c dok\u0142adno\u015b\u0107 klasyfikacji. Komponent ML jest wszechstronny, wykorzystuj\u0105c r\u00f3\u017cne modele do r\u00f3\u017cnych zada\u0144, takich jak kategoryzacja i rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)<\/a>.<\/p>\n\n Dopasowywanie wzorc\u00f3w CipherTrust DDC, oparte na silniku GLASS\u2122 firmy Ground Labs, obejmuje szeroki zakres typ\u00f3w danych i jest zgodne z licznymi przepisami dotycz\u0105cymi prywatno\u015bci danych. Obejmuje to dane osobowe, finansowe i zdrowotne, a tak\u017ce potencjalnie zagro\u017cone informacje, takie jak zakodowane klucze prywatne<\/a>.<\/p>\n\n NER, kluczowa funkcja CipherTrust DDC, wykorzystuje przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP) do wyodr\u0119bniania jednostek, takich jak nazwy i daty, z nieustrukturyzowanego tekstu, eliminuj\u0105c potrzeb\u0119 r\u0119cznej analizy. Proces ten jest wysoce skalowalny i mo\u017cna go dostosowa\u0107 do r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w dokument\u00f3w i j\u0119zyk\u00f3w<\/a>.<\/p>\n\n Wreszcie, CipherTrust DDC wykorzystuje ML do klasyfikacji kategorii, okre\u015blaj\u0105c charakter dokument\u00f3w, takich jak finansowe lub prawne, na podstawie ich tre\u015bci. Ta zdolno\u015b\u0107 do dok\u0142adnego kategoryzowania dokument\u00f3w ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji i ochrony danych osobowych (PII)<\/a>.<\/p>\n\n Kluczowe wnioski dla specjalist\u00f3w ds. cyberbezpiecze\u0144stwa:<\/strong><\/p>\n\n\n