DLP के लिए पूर्वनिर्धारित डेटा प्रकारों के साथ काम करना

Cato की DLP सेवा पूर्वनिर्धारित डेटा प्रकारों का उपयोग करके ट्रैफ़िक प्रवाह में संवेदनशील डेटा की पहचान करती है। आप एक मौजूदा DLP सामग्री प्रोफाइल में डेटा प्रकार जोड़ सकते हैं या एक नई प्रोफ़ाइल बना सकते हैं।

पूर्वनिर्धारित डेटा प्रकार हैं:

पूर्वनिर्धारित डेटा प्रकारों के अलावा, आप कस्टम डेटा प्रकार भी बना सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए, देखें DLP के लिए कस्टम डेटा प्रकार के साथ काम करना.

डेटा कैटलॉग में देश-विशिष्ट डेटा प्रकार होते हैं जिन्हें निम्नलिखित डेटा श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता है:

एमएल क्लासिफायर को संवेदनशील दस्तावेज़ों या छवियों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। एक उन्नत डेटा विज्ञान समानता मॉडल का उपयोग करते हुए, एमएल क्लासिफायर संवेदनशील डेटा का पता लगाने में बेहतर अनुकूलनशीलता और सटीकता प्रदान करते हैं, क्योंकि वे बदलते डेटा पैटर्न के साथ गतिशील रूप से सीख और विकसित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, जब भी एक चिकित्सा फॉर्म अपडेट किया जाता है, तब एक कस्टम डेटा प्रकार को अपडेट करने की आवश्यकता के बजाय, आप सभी चिकित्सा रिकॉर्ड का पता लगाने के लिए रेकॉर्ड्स एमएल क्लासिफायर का उपयोग कर सकते हैं। एमएल क्लासिफायर मेडिकल रिकॉर्ड्स, टैक्स फॉर्म्स, पेटेंट दस्तावेज़, रिज्यूम, इमिग्रेशन फॉर्म्स और अन्य जैसी श्रेणियों के लिए व्यापक पहचान प्रदान करते हैं।

दो एमएल क्लासिफायर हैं:

यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके परिवेश के भीतर का डेटा एक पूर्वनिर्धारित डेटा प्रकार से मेल खाता है, आप अपने डेटा को सत्यापित कर सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि इसे सही ढंग से पहचाना गया है, से निकाले गए टेक्स्ट को निर्यात करके।

डेटा प्रकार पृष्ठ उन सभी डेटा प्रकारों को दिखाता है जिन्हें आप प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं। यह आपको आपके संगठन में उपयोग किए जा रहे विशिष्ट डेटा प्रकारों के बारे में और अधिक जानकारी शोधने और समझने में मदद करता है। कैटलॉग प्रत्येक डेटा प्रकार के लिए सीमा भी दिखाता है, जो डेटा प्रकार को सक्रिय करने के लिए न्यूनतम घटनाओं की संख्या को इंगित करता है। डेटा प्रकार की सीमा के बारे में अधिक जानकारी के लिए, DLP के लिए कस्टम डेटा प्रकार के साथ कार्य करना देखें।