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データ セキュリティ調査 (プレビュー) で調査スコープを管理する

検索クエリから調査範囲にデータ項目を追加した後、AI 分析の準備をする前に、データの操作を開始し、項目を検証する準備が整いました。 調査スコープには、分析および確認する検索結果のすべてのデータ 項目が含まれています。 このデータは、AI の準備と、organizationのアナリストによるさらにレビューに使用できるようになりました。

調査スコープにアクセスする

調査スコープにアクセスするには、特定の調査内の任意のページの上部にあるナビゲーション オプションから [分析 ] を選択します。 調査スコープには、スコープ付きアイテムのダッシュボードが含まれており、アイテムレビューに役立つフィルターツールとビューアー ツールが含まれています。

調査スコープ ダッシュボード

調査スコープ ダッシュボードには、調査のすべてのスコープ付きデータ 項目が一覧表示されます。 このダッシュボードを使用すると、個々のデータ項目に関する詳細を確認したり、各項目に関する情報を表示したりできます。

調査スコープ ダッシュボードには、次の情報とコントロールが含まれています。

  • 件名/タイトル: データ項目の件名/タイトル。
  • 除外: データ項目の除外状態。 値は [はい] または [空白] です。
  • ベクター化: データ項目のベクター化状態。 値は [はい] または [空白] です。
  • 日付: データ項目が最後に変更された日付と時刻。

調査スコープ ダッシュボードに表示される列をカスタマイズするには、[ 列のカスタマイズ ] を選択して、表示する列を選択するか、リスト内の列をドラッグ アンド ドロップして並べ替えます。

データ項目の一覧と列情報をダウンロードするには、[ リストのダウンロード ] を選択して、この情報を含む .csv ファイルを作成します。

データ項目のグループ化

調査で大量のデータ項目の一覧を表示する場合は、調査範囲を家族や会話、関連項目別にグループ化すると役立ちます。 [ グループ化] を選択して、この条件でデータ項目をグループ化します。

データ項目を確認する

個々のデータ項目に関する詳細情報を表示するには、調査スコープ ダッシュボードで項目を選択するか 、フィルターを 使用して特定の属性に基づいて項目を絞り込みます。

アイテムをフィルター処理する

フィルターは、調査のスコープに追加されたデータ項目に基づいて自動的に作成されます。 一般的なフィルター オプションには、 AuthorFile クラス場所名ネイティブ ファイル拡張子送信者などの属性が含まれます。

フィルター領域を展開し、1 つ以上のフィルターを選択して、調査範囲ダッシュボード ビューに含まれるデータ項目を絞り込みます。 各フィルター属性には、属性に一致するデータ項目の合計数が一覧表示されます。

たとえば、メールとメールの添付ファイルのみを表示するには、[ファイル クラス] フィルターを展開し、[*Email] フィルターと [添付ファイル] フィルターを選択します。 表示されるデータ項目は、選択した属性によって自動的にフィルター処理されます。

アイテムの詳細を表示する

データ項目を選択すると、その項目に関する詳細情報が表示されます。 調査範囲ビューアーを使用して、選択した項目のソース、プレーン テキスト、メタデータ、監査の詳細を調べます。

項目アクション

データ項目ごとに、AI 分析用の項目を除外するか、軽減計画に項目を追加するかを選択できます。 これらのオプションのコマンド バーで [ アクション] を選択します。 システムによって生成されたメールや会議出席依頼など、調査のために冗長な項目を確認して除外します。 調査の冗長データを減らすと、データ準備時間が短縮され、AI 分析情報の全体的な品質が向上します。

調査スコープ内のすべてのデータ項目は、明示的に除外されない限り、AI 分析用に準備されます。 AI 分析のためにデータ項目を処理する場合は、後で除外されたデータ項目の状態を変更できます。

AI 分析用のデータを準備する

調査スコープ内のデータ 項目をフィルター処理して確認したら、AI 分析のために項目を準備する準備が整います。 AI 分析用のデータ項目を準備すると、 除外 としてマークされていない調査スコープ内のすべての項目が自動的にベクター化され、これらの項目に対して AI ベースの分類および検査ツールを使用できます。 AI 用のデータの準備では、最新の Azure OpenAI 埋め込みモデルを 利用して、AI の結果のコストとパフォーマンスを向上させることができます。

AI 分析のためにデータを準備する場合、調査範囲に含まれる大量のデータであっても、多くの SKU は必要ありません。 次の表に、さまざまなサイズのデータ セットに必要な SKU の見積もりを示します。

準備されたデータのサイズ 使用される推定 SCU
100 MB 0.1
1 GB 0.3
10 GB 3.0

この表から、調査スコープに含まれる大幅に異なるサイズのデータ セットに必要なのは、1 つの SCU の約 10 分の 1 です。 大規模なデータ セットをベクター化する場合、通常、プロビジョニングされた SKU の数が多い必要はありません。

[ データの準備] を選択して、AI 分析用のデータ項目の処理を開始します。 データを準備すると、分析のために、ベクトル化されていない項目がすべて準備されます。 以前にベクター化された項目は再ベクトル化されていません。 テキストを含まない項目はベクター化されません。 以下に例を挙げます。

  • 予定表の通知
  • 画像のみを含むメール
  • イメージ ファイル (.jpeg、.png、.gif など)
  • 会議の招待

データ項目のベクター化処理の状態は、調査スコープ ダッシュボードの上部に表示されます。 スコープ付き日付の量によっては、ベクター化が完了するまでに時間がかかる場合があります。

次の手順

AI の準備とベクター化が完了したら、調査範囲のデータに対して AI 分析ツール を確認して使用する準備が整います。