Adlandırılmış varlıklar hakkında bilgi edinme

Adlandırılmış varlıklarhassas bilgi türleridir (SIT). Bunlar kişi adlarını, fiziksel adresleri ve tıbbi hüküm ve koşulları algılamak için kullanabileceğiniz karmaşık sözlük ve desen tabanlı sınıflandırıcılardır. Bunları Microsoft Purview uyumluluk portalı > Veri sınıflandırması > Hassas bilgi türlerinde görebilirsiniz. BURADA, SID'leri kullanabileceğiniz kısmi bir liste yer alıyor:

DLP, kuruluşunuzun ihtiyaçlarına göre özelleştirebileceğiniz önceden yapılandırılmış DLP ilkeleri olan gelişmiş ilke şablonlarında adlandırılmış varlıkları özel olarak kullanır. Ayrıca boş bir şablondan kendi DLP ilkelerinizi oluşturabilir ve koşul olarak adlandırılmış bir varlık SIT kullanabilirsiniz.

İpucu

E5 müşterisi değilseniz, ek Purview özelliklerinin kuruluşunuzun veri güvenliği ve uyumluluk gereksinimlerini yönetmesine nasıl yardımcı olabileceğini keşfetmek için 90 günlük Microsoft Purview çözümleri deneme sürümünü kullanın. Şimdi Microsoft Purview uyumluluk portalı deneme hub'ında başlayın. Kaydolma ve deneme koşulları hakkında ayrıntılı bilgi edinin.

Adlandırılmış varlık SID örnekleri

Adlandırılmış varlık SID'leri paketlenmiş ve sarmalanmamış iki farklı türde gelir

Paketlenmiş adlandırılmış varlık SID'leri tüm olası eşleşmeleri algılar. Bunları, hassas öğeleri algılamak için DLP ilkelerinizde geniş ölçütler olarak kullanın.

Unbundled adlandırılmış varlık SID'leri, tek bir ülke gibi daha dar bir odak noktası içerir. Daha dar bir algılama kapsamına sahip bir DLP ilkesine ihtiyacınız olduğunda bunları kullanın.

Not

Paketlenmiş SID'leri kullanmak için, bulunabilir hale gelmeden önce ilgili veri kaybı önleme ayarları için Gelişmiş sınıflandırma tarama ve korumayı etkinleştirmeniz gerekir.

Burada adlandırılmış varlık SID'lerine bazı örnekler verilmiştir. Bunların tümünü Hassas bilgi türü varlık tanımlarında bulabilirsiniz.

Adlandırılmış Varlık Açıklama Paketlenmiş/Sarmalanmamış
Tüm tam adlar tam adların tüm olası eşleşmelerini algılar Birlikte
Tüm fiziksel adresler fiziksel adreslerin tüm olası eşleşmelerini algılar Birlikte
Tüm tıbbi hüküm ve koşullar tıbbi hüküm ve koşulların tüm olası eşleşmelerini algılar Birlikte
Avustralya Fiziksel Adresleri Avustralya'dan gelen fiziksel adreslerle ilgili desenleri algılar. Tüm fiziksel adresler SIT'e dahildir. unbundled
Kan Testi Koşulları 'hCG' gibi kan testleriyle ilgili terimleri algılar. Yalnızca İngilizce terimler. Tüm tıbbi hüküm ve koşullara dahil sit unbundled
Marka İlaç Adları 'Tylenol' gibi marka ilacı adlarını algılar. Yalnızca İngilizce terimler. Tüm tıbbi hüküm ve koşullara dahil edilmiştir. unbundled

Gelişmiş DLP ilkeleri örnekleri

Burada adlandırılmış varlık SID'lerini kullanan gelişmiş DLP ilkelerine bazı örnekler verilmiştir. Bunların 10'unu Microsoft Purview uyumluluk portalı Veri kaybı önleme>Oluşturma ilkesinde bulabilirsiniz. Gelişmiş şablonlar DLP ve otomatik etiketlemede kullanılabilir.

İlke kategorisi Şablon Açıklama
Finansal U.S. Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) Enhanced Sosyal güvenlik numaraları veya kredi kartı numaraları gibi bilgiler de dahil olmak üzere Gramm-Leach-Bliley Yasası'na (GLBA) tabi bilgilerin varlığını algılamaya yardımcı olur. Bu gelişmiş şablon, kişilerin tam adlarını, ABD/Birleşik Krallık pasaport numarasını, ABD ehliyet numarasını ve ABD fiziksel adreslerini de algılayarak orijinali genişletir.
Tıbbi ve sağlık Avustralya Sağlık Kayıtları Yasası (HRIP Yasası) Geliştirildi Avustralya'da sağlık hesabı numarası ve vergi dosya numarası gibi Sağlık Kayıtları ve Bilgi Gizliliği (HRIP) eylemine tabi olarak kabul edilen bilgilerin varlığını algılamaya yardımcı olur. Bu gelişmiş şablon, kişilerin tam adlarını, tıbbi hüküm ve koşullarını ve Avustralya fiziksel adreslerini de algılayarak orijinali genişletir.
Gizlilik Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) Geliştirildi GDPR gizlilik yükümlülüklerini karşılamaya yardımcı olmak için Avrupa Birliği (AB) içindeki bireyler için kişisel bilgilerin varlığını algılamaya yardımcı olur. Bu gelişmiş şablon, AB'deki ülkeler için kişilerin tam adlarını ve fiziksel adreslerini algılar.

Sonraki adımlar

Daha fazla bilgi için