ランサムウェア攻撃が発生した時、どの機密データが被害に遭ったかを把握できますか? MLベースの高精度なエンジンで、個人情報 (PII) などの機密データを分類します。機密データの拡散状況を把握し、異常を分類して機密データの影響分析を行います。
市場をリードするMLベースの分類エンジンで、正規表現によるパターンマッチング以上の分類を実現します。固有表現認識 (NER) と自然言語処理 (NLP) の技法が使用できます。
一般的な個人データ、医療データ、金融データを全て網羅する235種類以上の組み込みパターンにアクセスできます。カスタムポリシーを作成して機密データを発見し、規制要件やプライバシー要件に対応します。
偽陽性や偽陰性を減らすことで、攻撃の影響を把握して時間を節約できます。ML/NLPベースのトレーニングにより、時間の経過と共に精度が向上し、信頼性の高いアクション可能な結果が得られます。
データ分類とは、機密性や重要性といった基準によってデータを分類するプロセスのことです。このような分類は、適切なレベルのセキュリティとアクセス制御を割り当てることで、より効果的なデータの管理と保護に役立ちます。データ分類によって、機密データや重要データが必要な保護を受けられるようになりますが、データの機密性が低ければ制限が少ない場合があります。
データ分類は、組織に固有のニーズや要件によって異なります。しかし、一般的なデータ分類には以下のような種類があります:
データ分類は、GDPR、HIPAA、PCI DSSといった規制要件への遵守に加え、機密情報を不正アクセス、窃取、悪用から守る上でも欠かせません。また、異なる種類のデータの重要性に応じたセキュリティ対策の優先順位付けや効果的なリソース配分にも役立ちます。