학습 가능한 분류자에 대한 자세한 정보

콘텐츠를 적절히 보호하고 처리할 수 있도록 콘텐츠를 분류하고 레이블을 지정하는 것이 정보 보호 분야의 시작점입니다. Microsoft Purview에는 콘텐츠를 분류하는 세 가지 방법이 있습니다.

E5 고객이 아닌 경우 90일 Microsoft Purview 솔루션 평가판을 사용하여 조직이 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항을 관리하는 데 도움이 되는 추가 Purview 기능을 살펴보세요. Microsoft Purview 규정 준수 포털 평가판 허브에서 지금 시작하세요. 등록 및 평가판 조건에 대한 세부 정보를 알아봅니다.

수동으로

수동 분류에는 인간의 판단과 행동이 필요합니다. 사용자와 관리자는 콘텐츠가 발견되면 콘텐츠를 분류합니다. 기존 레이블 및 중요한 정보 유형을 사용하거나 사용자 지정 레이블을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 콘텐츠를 보호하고 해당 처리를 관리할 수 있습니다.

자동화된 패턴 일치

이러한 분류 메커니즘에는 다음을 통해 콘텐츠를 찾는 것이 포함됩니다.

그런 다음 민감도 및 보존 레이블을 자동으로 적용하여 Microsoft Purview 데이터 손실 방지 대해 알아보기 및 보존 레이블에 대한 경찰 자동 적용에서 콘텐츠를 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

분류자

이 분류 메서드는 수동 또는 자동화된 패턴 일치 메서드로 쉽게 식별되지 않는 콘텐츠에 적합합니다. 이 분류 방법은 분류자를 사용하여 항목에 있는 요소(패턴 일치)가 아니라 항목이 무엇인지에 따라 항목을 식별하는 방법에 관한 것입니다. 분류자는 식별하려는 콘텐츠의 수백 가지 예제를 확인하여 콘텐츠 형식을 식별하는 방법을 알아봅니다.

참고

미리 보기 - 필터 패널에서 학습 가능한 분류자를 확장하여 콘텐츠 탐색기에서 학습 가능한 분류자를 볼 수 있습니다. 학습 가능한 분류자는 레이블 지정 없이 SharePoint, Teams 및 OneDrive에서 발견된 인시던트 수를 자동으로 표시합니다. 이 기능을 사용하지 않으려면 Microsoft 지원 요청을 제출해야 합니다. 이렇게 하면 콘텐츠 Explorer 내의 레이블 지정 정책에 사용되지 않는 중요한 데이터가 표시되지 않습니다. 데이터 검사도 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다. 검사가 꺼져 있으면 해당 분류자를 사용하는 민감도 레이블 지정 및 DLP 정책이 작동하지 않습니다.

분류자를 사용할 수 있는 위치

분류자는 다음의 조건으로 사용할 수 있습니다.

중요

분류자는 암호화되지 않은 항목에서만 작동합니다.

분류자 유형

  • 미리 학습된 분류자 - Microsoft는 학습 없이 사용할 수 있는 여러 분류자를 만들고 미리 학습했습니다. 이러한 분류자는 의 Ready to use상태 함께 표시됩니다.
  • 사용자 지정 학습 가능한 분류자 - 미리 학습된 분류자가 다루는 것 이상으로 확장되는 콘텐츠 식별 및 분류 요구 사항이 있는 경우 고유한 분류자를 만들고 학습시킬 수 있습니다.

미리 학습 된 모든 분류자의 전체 목록은 학습 가능한 분류자 정의를 참조하세요.

사용자 지정 분류자

미리 학습된 분류자가 요구 사항을 충족하지 않는 경우 고유한 분류자를 만들고 학습시킬 수 있습니다. 사용자 고유의 작업을 만드는 데는 더 많은 작업이 있지만 조직의 요구에 맞게 훨씬 더 잘 조정됩니다.

범주에 확실히 포함된 예제를 제공하여 학습 가능한 사용자 지정 분류자를 만들기 시작합니다. 이러한 예제를 처리한 후에는 일치하는 예제와 일치하지 않는 예제를 혼합하여 테스트합니다. 그런 다음 분류자는 지정된 항목이 빌드 중인 범주에 속하는지 여부를 예측합니다. 그런 다음, 결과를 확인하여 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 되는 참 긍정, 참 부정, 가양성 및 거짓 부정을 정렬합니다.

분류자를 게시하면 SharePoint Online, Exchange 및 OneDrive와 같은 위치에서 항목을 정렬하고 콘텐츠를 분류합니다. 분류자를 게시한 후 초기 학습 프로세스와 유사한 피드백 프로세스를 사용하여 계속 학습할 수 있습니다.

예를 들어 다음을 위한 학습 가능한 분류자를 만들 수 있습니다.

  • 법률 문서 - 변호사 클라이언트 권한, 닫는 세트, 작업 명세서와 같은
  • 전략적 비즈니스 문서 - 보도 자료, 합병 및 인수, 거래, 비즈니스 또는 마케팅 계획, 지적 재산권, 특허, 디자인 문서와 같은
  • 가격 정보 - 청구서, 가격 견적, 작업 주문, 입찰 문서 등
  • 재무 정보 - 조직 투자, 분기별 또는 연간 결과와 같은

사용자 지정 분류자를 만들기 위한 프로세스 흐름

보존 정책 및 통신 감독과 같은 규정 준수 솔루션에서 사용할 분류자를 만들고 게시하는 작업은 이 흐름을 따릅니다. 학습 가능한 사용자 지정 분류자를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 분류자 만들기를 참조하세요.

프로세스 흐름 사용자 지정 분류자입니다.

분류자 재학습

모든 사용자 지정 학습 가능한 분류자의 정확도를 개선하고 수행되는 분류의 정확도에 대한 피드백을 제공하여 도움을 줄 수 있습니다. 이를 재학습이라고 하며 이 워크플로를 따릅니다.

참고

미리 학습된 분류자는 다시 학습할 수 없습니다.

분류자 재학습 워크플로.

학습 가능한 분류자에서 일치/일치 정확도 피드백 제공

콘텐츠 탐색기 및 학습 가능한 분류자에서 학습 가능한 분류자의 일치 항목 수를 볼 수 있습니다. 항목이 실제로 일치하는지 여부에 대한 피드백을 제공하고 일치, 일치하지 않음 피드백 메커니즘을 사용하고 해당 피드백을 사용하여 분류자를 조정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 분류자 정확도 향상 을 참조하세요.

참고 항목