Alle vollständigen Namen sind eine gebündelte benannte Entität. Es erkennt vollständige Namen für Personen aus allen unterstützten Ländern/Regionen, zu denen Australien, China, Japan, usa und Länder in der EU gehören. Verwenden Sie diese SIT, um alle möglichen Übereinstimmungen mit vollständigen Namen zu erkennen.
Wichtig
Da gebündelte SITs eine Art erweiterter Klassifizierer sind, müssen Sie die erweiterte Klassifizierung aktivieren, bevor Sie sie implementieren. Die erweiterte Klassifizierung muss ebenfalls aktiviert sein, um Endpunkt-DLP zu aktivieren.
Wenn Schlüsselwort (keyword) Hervorhebung in der kontextbezogenen Zusammenfassung für einen vertraulichen Informationstyp oder einen trainierbaren Klassifizierer unterstützt wird, werden in der Ansicht Kontextzusammenfassung des Aktivitäts-Explorers die Schlüsselwörter in einem Dokument hervorgehoben, die mit einer Richtlinie abgeglichen wurden.
Cloudsupport
Cloudunterstützung ist für Folgendes verfügbar:
Kommerzielle Microsoft-Cloud
Microsoft Government Community Cloud
Microsoft 365 Government Community Cloud High
Microsoft 365 Department of Defense
Beschreibung
Diese benannte Entität SIT gleicht persönliche Namen ab, die ein Mensch mit hoher Zuverlässigkeit als Namen identifizieren würde. Wenn beispielsweise eine Zeichenfolge gefunden wird, die aus einem angegebenen Namen besteht und auf die ein Familienname folgt, wird eine Übereinstimmung mit hoher Zuverlässigkeit hergestellt. Es werden drei primäre Ressourcen verwendet:
Ein Wörterbuch mit angegebenen Namen.
Ein Wörterbuch mit Familiennamen.
Muster, wie Namen gebildet werden.
Die drei Ressourcen sind für jedes Land unterschiedlich. Die Zeichenfolgen , die Olivia Wilson auslösen würde, würde eine Übereinstimmung auslösen. Gängige Vornamen/Familiennamen erhalten eine höhere Zuverlässigkeit als seltenere Namen. Das Muster lässt jedoch auch partielle Übereinstimmungen zu. Wenn ein angegebener Name aus dem Wörterbuch gefunden wird und darauf ein Familienname folgt, der nicht im Wörterbuch enthalten ist, wird eine partielle Übereinstimmung ausgelöst.
Tomas Richard würde beispielsweise eine partielle Übereinstimmung auslösen. Partielle Übereinstimmungen erhalten eine geringere Zuverlässigkeit.
Darüber hinaus werden Muster, die ein Mensch als Hinweis auf Namen sehen würde, auch mit angemessener Zuverlässigkeit abgeglichen. Wie O. Wilson, O.P. Wilson, Dr. O. P. Wilson, Wilson, O.P. oder T. Richard, Jr. wären Übereinstimmungen.