Thales’in Makine Öğrenimi Destekli Veri Keşfi ve Sınıflandırma Çözümünün Kapsamlı Bir Analizi
Verilerin tahmini olarak %80’inin yapılandırılmamış olduğu ve hızla genişleyen veri dünyasında, geleneksel manuel veri sınıflandırma yöntemleri, emek yoğun ve hataya açık yapıları nedeniyle kullanılmaz hale gelmektedir. Thales, Makine Öğrenimi (ML) modelleriyle geliştirilmiş bir çözüm olan CipherTrust Veri Keşfi ve Sınıflandırması (DDC) ile bu zorluğun üstesinden geliyor. Bu modeller, karmaşık hibrit BT ortamlarında doğruluğu ve verimliliği önemli ölçüde artırarak veri sınıflandırmasını otomatikleştirmede çok önemlidir.
Veri sınıflandırmanın ilk adımı, küresel veri koruma düzenlemelerine uyum için çok önemli olan veri keşfidir. CipherTrust DDC, ister şirket içinde, ister üçüncü taraf sunucularda veya buluttadepolansın, verileri hassasiyet ve riske göre sınıflandırarak çeşitli veri havuzlarında etkili bir şekilde gezinir.
Thales’in yenilikçi yaklaşımı, farklı veri noktaları arasında anlamlı ilişkiler kurmak için örüntü eşleştirmeyi makine öğrenimi ile birleştiriyor. Bu hibrit teknik sadece BT sistemlerindeki verileri bulmakla kalmaz, aynı zamanda bağlamsallaştırarak sınıflandırma doğruluğunu da artırır. Makine öğrenimi bileşeni çok yönlüdür, kategorizasyon ve Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) gibi çeşitli görevler için farklı modeller kullanır.
Ground Labs’ın GLASS™ motoru tarafından desteklenen CipherTrust DDC’nin desen eşleştirmesi, çok çeşitli veri türlerini kapsar ve çok sayıda veri gizliliği yasasına uygundur. Buna kişisel, finansal ve sağlık verilerinin yanı sıra sabit kodlanmış özel anahtarlar gibi potansiyel olarak tehlikeye atılmış bilgiler de dahildir.
CipherTrust DDC’nin önemli bir özelliği olan NER, yapılandırılmamış metinden isimler ve tarihler gibi varlıkları çıkarmak için Doğal Dil İşleme (NLP) kullanır ve manuel analiz ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu süreç son derece ölçeklenebilir ve çeşitli belge türlerine ve dillere uyarlanabilir.
Son olarak, CipherTrust DDC, kategori sınıflandırması için makine öğrenimini kullanır ve belgelerin içeriğine göre finansal veya yasal gibi niteliklerini belirler. Belgeleri doğru bir şekilde kategorize etme yeteneği, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgilerin (PII) belirlenmesi ve korunmasında çok önemlidir.
Siber Güvenlik Profesyonelleri için Önemli Çıkarımlar:
- Yapılandırılmamış verilerin artan hacmi ve karmaşıklığıyla başa çıkmak için veri sınıflandırmada makine öğrenimini benimseyin.
- Kapsamlı veri keşfi ve sınıflandırması için örüntü eşleştirme ve makine öğrenimini birleştiren hibrit yaklaşımlardan yararlanın.
- Ölçeklenebilir ve verimli veri analizi için NER gibi gelişmiş makine öğrenimi modellerinden yararlanın.
- Çok çeşitli veri türlerini ve gizlilik düzenlemelerini kapsayan araçları kullanarak veri koruma yasalarına uyumluluğu sağlayın.
Makalenin bağlantısı: CipherTrust DDC’de Makine Öğrenimi ile Veri Sınıflandırma