Recursos de Software de Análise de Arquivos

As abordagens de classificação de dados — que incluem categorização por tipo, proprietário, regulamentação, sensibilidade e requisito de retenção — permitem que as organizações concentrem seus esforços de segurança, privacidade e análise em seus conjuntos de dados mais importantes. Existem vários métodos para classificar dados, que podem ser divididos em dois grandes grupos: automatizados e manuais: • Automatizados: As abordagens automatizadas dependem de alguma combinação de conteúdo (palavras-chave, frases, pesquisas de expressões regulares, etc.), contexto (quem é o usuário, qual é o seu papel, onde o arquivo está localizado, onde é acessado, para que finalidade os dados foram coletados, etc.) e ambiente (tamanho do arquivo, formato, proprietário, data de criação, etc.) para tomar decisões de classificação. o NOTA: Embora muitos fornecedores ofereçam ferramentas de classificação de dados automatizadas que podem classificar mais dados com mais precisão, minimizando o esforço do usuário, elas não são 100% precisas, especialmente se usarem algoritmos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial para os quais os modelos requerem treinamento contínuo. • Manuais: A classificação humana pode ser mais precisa, mas geralmente é reservada para dados recém-criados e depende completamente da compreensão do usuário sobre as políticas de classificação e sua capacidade de aplicá-las de forma adequada e consistente. o NOTA: As iniciativas de classificação de dados muitas vezes falharam porque dependiam de esforços manuais de usuários com treinamento insuficiente.

As abordagens de classificação de dados — que incluem categorização por tipo, proprietário, regulamentação, sensibilidade e requisito de retenção — permitem que as organizações concentrem seus esforços de segurança, privacidade e análise em seus conjuntos de dados mais importantes. Existem vários métodos para classificar dados, que podem ser divididos em dois grandes grupos: automatizados e manuais: • Automatizados: As abordagens automatizadas dependem de alguma combinação de conteúdo (palavras-chave, frases, buscas por expressões regulares, etc.), contexto (quem é o usuário, qual é seu papel, onde o arquivo está localizado, onde é acessado, para que finalidade os dados foram coletados, etc.) e ambiente (tamanho do arquivo, formato, proprietário, data de criação, etc.) para tomar decisões de classificação. o NOTA: Embora muitos fornecedores ofereçam ferramentas de classificação de dados automatizadas que podem classificar mais dados com mais precisão, minimizando o esforço do usuário, elas não são 100% precisas, especialmente se usarem algoritmos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial para os quais os modelos requerem treinamento contínuo. • Manuais: A classificação humana pode ser mais precisa, mas geralmente é reservada para dados recém-criados e depende completamente do entendimento do usuário sobre as políticas de classificação e sua capacidade de aplicá-las de forma adequada e consistente. o NOTA: As iniciativas de classificação de dados muitas vezes falharam porque dependiam de esforços manuais por parte de usuários com treinamento insuficiente.

Spirion ajuda nossos clientes a descobrir dados sensíveis, não importa onde estejam armazenados, classificá-los automaticamente e fornecer aos nossos usuários ferramentas para monitorar e gerenciar seu uso.