Классификация данных с помощью обучаемых классификаторов
Обучаемые классификаторы используют ИИ для идентификации и классификации данных, которые нельзя классифицировать с помощью предопределенных шаблонов или ключевых слов. В отличие от типов конфиденциальной информации (SIT), которые обнаруживают структурированные данные, такие как номера кредитов карта или номера социального страхования, обучаемые классификаторы анализируют содержимое на основе значения и контекста. Это делает их полезными для обнаружения неструктурированных данных, таких как контракты, финансовые отчеты или записи отдела кадров.
Зачем использовать обучаемые классификаторы?
Во многих организациях конфиденциальное содержимое не соответствует прогнозируемому формату. Обучаемые классификаторы помогают:
- Определите сложные данные, которые не могут обнаружить sit.
- Уменьшите зависимость от ручной классификации.
- Повысьйте соответствие требованиям и безопасность, автоматически распознавая содержимое, которое должно быть защищено.
Типы обучаемых классификаторов
Microsoft Purview предоставляет два типа обучаемых классификаторов:
- Предварительно обученные классификаторы: встроенные классификаторы, готовые к использованию для распространенных типов контента, таких как резюме, исходный код и оскорбительный язык. Корпорация Майкрософт регулярно обновляет эти классификаторы для повышения точности.
- Настраиваемые обучаемые классификаторы. Организации могут обучать собственные классификаторы с помощью реальных примеров для обнаружения данных, уникальных для их бизнеса. Пользовательские классификаторы требуют ручного обучения и уточнения для повышения точности с течением времени.
Предварительно обученные классификаторы
Предварительно обученные классификаторы помогают организациям определять распространенные типы неструктурированных данных без необходимости настройки вручную. Они предназначены для обнаружения категорий содержимого, которые трудно классифицировать с помощью традиционных методов на основе шаблонов.
Корпорация Майкрософт предоставляет предварительно обученные классификаторы для определенных типов содержимого, таких как:
- Оскорбительный язык: обнаруживает ненормативное или неуместное содержимое.
- Резюме. Определяет резюме соискателей для управления данными отдела кадров.
- Исходный код: помогает отслеживать и защищать проприетарный или конфиденциальный код.
Предварительно обученные классификаторы создаются и уточняются корпорацией Майкрософт с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Они периодически обновляются для повышения точности и адаптации к изменяющимся типам контента.
Где используются обучаемые классификаторы
Обучаемые классификаторы интегрируются с несколькими решениями Microsoft Purview, что позволяет организациям эффективно классифицировать данные и управлять ими:
- Политики автоматической маркировки. Автоматически применяйте метки конфиденциальности на основе результатов классификатора.
- Политики хранения. Выявляйте и сохраняйте важное содержимое при удалении устаревших данных.
- Защита от потери данных (DLP) — предотвращение совместного использования конфиденциальной информации за пределами организации.
- Соответствие требованиям к обмену данными. Отслеживайте сообщения о нарушениях политики, включая неприемлемое содержимое.
Ограничения обучаемых классификаторов
Хотя обучаемые классификаторы обеспечивают эффективную классификацию на основе ИИ, они имеют некоторые ограничения:
- Для повышения точности им требуется начальное обучение и процесс проверки .
- Они не работают с зашифрованным содержимым.
- Они классифицируют содержимое только в поддерживаемых расположениях (таких как SharePoint, OneDrive и Exchange).
Сравнение обучаемых классификаторов и типов конфиденциальной информации
| Функция | Обучаемые классификаторы | Типы конфиденциальной информации (SIT) |
|---|---|---|
| Метод обнаружения | Анализ на основе ИИ | На основе шаблонов (например, регулярное выражение, ключевые слова) |
| Лучше всего подходит для | Неструктурированные данные | Структура данных |
| Требуется обучение? | Да | Нет (встроенные SIT) |
| Работает с автоматической маркировкой, защитой от потери данных и соответствием требованиям? | Да | Да |
| Обнаруживает зашифрованное содержимое? | Нет | Нет |