Машинное обучение для защиты данных: автоматизация классификации и выявление чувствительной информации.
Проблема защиты конфиденциальной информации
В современном мире объемы данных растут экспоненциально. Компании ежедневно генерируют и обрабатывают огромные массивы информации — от реляционных баз данных и текстовых документов до изображений, аудио и видео. С ростом объемов информации усложняется и ее защита, особенно в отношении чувствительных сведений.
Ограничения традиционных методов
Традиционные методы обнаружения и классификации информации, основанные на формальной экспертизе и регулярных выражениях, демонстрируют ограниченную эффективность. Они неплохо работают для стандартных форматов, таких как email-адреса и банковские карты, но не покрывают с должной полнотой обнаружение в реальных сценах.
Машинное обучение на страже безопасности
На помощь приходит машинное обучение (ML), позволяющее автоматизировать процесс классификации, учитывать контекст и работать с разными источниками информации. Специалисты департамента Data science & ML в Positive Technologies исследуют и внедряют машинное обучение в продукты компании.
Преимущества ML в защите данных
- Автоматизация процесса классификации
- Учет контекста
- Работа с разными источниками информации
Внедрение ML в PT Data Security
Машинное обучение помогает выявлять и классифицировать чувствительные данные, что позволяет более эффективно защищать их. В PT Data Security ML используется для повышения уровня защиты конфиденциальной информации.
Источник: Читать оригинал
Комментариев нет
Отправить комментарий