Saiba mais sobre entidades nomeadas

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Entidades nomeadas são tipos de informações confidenciais (SIT). Eles são classificadores complexos baseados em dicionários e padrões que você pode usar para detectar nomes de pessoas, endereços físicos e termos e condições médicas. Você pode vê-los nos tipos de informações confidenciais de classificação > de dados portal de conformidade do Microsoft Purview>. Aqui está uma lista parcial de onde você pode usar SITs:

O DLP faz uso especial de entidades nomeadas em modelos de política aprimorados, que são políticas DLP pré-configuradas que você pode personalizar para suas necessidades de organizações. Você também pode criar suas próprias políticas DLP a partir de um modelo em branco e usar uma entidade nomeada SIT como condição.

Dica

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Exemplos de SITs de entidade nomeada

SITs de entidade nomeadas vêm em dois sabores, empacotados e desbundados

SITs de entidade nomeada empacotados detectam todas as correspondências possíveis. Use-os como critérios amplos em suas políticas DLP para detectar itens confidenciais.

SITs de entidade nomeada nãobundadas têm um foco mais estreito, como um único país. Use-os quando precisar de uma política DLP com um escopo de detecção mais estreito.

Observação

Para usar SITs empacotados, você deve ativar a verificação e a proteção de classificação avançadas para as configurações de prevenção de perda de dados relevantes antes que elas sejam detectáveis.

Aqui estão alguns exemplos de SITs de entidade nomeada. Você pode encontrar todos eles em definições de entidade de tipo de informação confidencial.

Entidade Nomeada Descrição Empacotado/desagregado
Todos os nomes completos detectará todas as possíveis correspondências de nomes completos Empacotado
Todos os endereços físicos detectará todas as possíveis correspondências de endereços físicos Empacotado
Todos os termos e condições médicas detectará todas as possíveis correspondências de termos e condições médicas Empacotado
Endereços físicos da Austrália Detecta padrões relacionados a endereços físicos da Austrália. Incluído em Todos os endereços físicos SIT. Desagregado
Termos do Exame de Sangue Detecta termos relacionados a exames de sangue, como 'hCG'. Somente termos em inglês. Incluído em Todos os termos e condições médicas SIT Desagregado
Nomes de medicamentos da marca Detecta nomes de medicamentos de marca, como 'Tylenol'. Somente termos em inglês. Incluído em Todos os termos e condições médicas. Desagregado

Exemplos de políticas DLP aprimoradas

Aqui estão alguns exemplos de políticas DLP aprimoradas que usam SITs de entidade nomeadas. Você pode encontrar todos os 10 deles no portal de conformidade do Microsoft Purview Navegar até Prevenção> contra perda dedados Criar política. Modelos aprimorados podem ser usados em DLP e rotulagem automática.

Categoria política Modelo Descrição
Financeiro Ato Gramm-Leach-Bliley dos EUA (GLBA) Aprimorado Ajuda a detectar a presença de informações sujeitas ao Ato Gramm-Leach-Bliley (GLBA), incluindo informações como números do seguro social ou de cartão de crédito. Este modelo aprimorado estende o original também detectando nomes completos das pessoas, número de passaporte eua/Reino Unido, número da carteira de motorista dos EUA e endereços físicos dos EUA.
Médico e saúde Ato de Registros de Integridade da Austrália (HrIP Act) Aprimorado Ajuda a detectar a presença de informações comumente consideradas sujeitas ao Ato de Privacidade de Registros e Informações de Saúde (HRIP Act) da Austrália, como número da conta médica e registro no imposto de renda. Este modelo aprimorado estende o original também detectando nomes completos, termos e condições médicas das pessoas e endereços físicos da Austrália.
Privacidade Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) Aprimorado Ajuda a detectar a presença de informações pessoais para indivíduos dentro da União Europeia (UE) para ajudar a cumprir as obrigações de privacidade do GDPR. Este modelo aprimorado detecta os nomes completos e endereços físicos das pessoas para países da UE.

Próximas etapas

Para obter mais informações