Risorse Software di analisi dei file

Gli approcci alla classificazione dei dati — che includono la categorizzazione per tipo, proprietario, regolamentazione, sensibilità e requisiti di conservazione — consentono alle organizzazioni di concentrare i loro sforzi di sicurezza, privacy e analisi sui loro dataset più importanti. Esistono diversi metodi per classificare i dati, che possono essere suddivisi in due ampi gruppi: automatizzati e manuali: • Automatizzati: Gli approcci automatizzati si basano su una combinazione di contenuto (parole chiave, frasi, ricerche di espressioni regolari, ecc.), contesto (chi è l'utente, quale è il suo ruolo, dove si trova il file, dove viene accesso, per quale scopo sono stati raccolti i dati, ecc.) e ambiente (dimensione del file, formato, proprietario, data di creazione, ecc.) per prendere decisioni di classificazione. o NOTA: Sebbene molti fornitori offrano strumenti di classificazione automatica dei dati che possono classificare più dati in modo più accurato, riducendo al minimo lo sforzo dell'utente, non sono accurati al 100%, specialmente se utilizzano algoritmi di apprendimento automatico o intelligenza artificiale per i quali i modelli richiedono un addestramento continuo. • Manuali: La classificazione umana può essere più accurata ma è generalmente riservata ai dati di nuova creazione ed è completamente dipendente dalla comprensione da parte dell'utente delle politiche di classificazione e dalla sua capacità di applicarle correttamente e in modo coerente. o NOTA: Le iniziative di classificazione dei dati spesso sono fallite perché dipendevano dagli sforzi manuali di utenti con formazione insufficiente.

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Approcci alla classificazione dei dati — che includono la categorizzazione per tipo, proprietario, regolamentazione, sensibilità e requisiti di conservazione — consentono alle organizzazioni di concentrare i loro sforzi di sicurezza, privacy e analisi sui loro dataset più importanti. Esistono diversi metodi per classificare i dati, che possono essere suddivisi in due grandi gruppi: automatizzati e manuali: • Automatizzati: Gli approcci automatizzati si basano su una combinazione di contenuto (parole chiave, frasi, ricerche di espressioni regolari, ecc.), contesto (chi è l'utente, quale è il suo ruolo, dove si trova il file, dove viene accesso, per quale scopo sono stati raccolti i dati, ecc.) e ambiente (dimensione del file, formato, proprietario, data di creazione, ecc.) per prendere decisioni di classificazione. o NOTA: Sebbene molti fornitori offrano strumenti di classificazione automatica dei dati che possono classificare più dati in modo più accurato, riducendo al minimo lo sforzo dell'utente, non sono accurati al 100%, specialmente se utilizzano algoritmi di apprendimento automatico o intelligenza artificiale per i quali i modelli richiedono un addestramento continuo. • Manuali: La classificazione umana può essere più accurata ma è generalmente riservata ai dati di nuova creazione ed è completamente dipendente dalla comprensione da parte dell'utente delle politiche di classificazione e dalla sua capacità di applicarle correttamente e in modo coerente. o NOTA: Le iniziative di classificazione dei dati spesso sono fallite perché dipendevano dagli sforzi manuali degli utenti con formazione insufficiente.

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Spirion aiuta i nostri clienti a scoprire i dati sensibili ovunque siano archiviati, a classificarli automaticamente e a fornire ai nostri utenti strumenti per monitorare e gestire il loro utilizzo.

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