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SymantecToutsDLP机器学习技术

2019-09-13     来源:永恒之塔         内容标签:SymantecToutsDLP,机器,学习,技术,赛门铁克

导读:赛门铁克正在为其数据丢失防护(DLP)产品添加新的机器学习技术,以简化对敏感数据进行分类和定义策略的工作。该功能称为Vector机器学习将在2011年上半年推出时包含在Syman@Anson@SEO

赛门铁克正在为其数据丢失防护(DLP)产品添加新的机器学习技术,以简化对敏感数据进行分类和定义策略的工作。

该功能称为Vector机器学习将在2011年上半年推出时包含在SymantecDataLossPrevention11中。该公司解释说,该技术旨在超越传统的指纹识别和用于查找敏感信息的数据描述方法。

“VectorMachineLearning(VML)用于开发定义敏感数据或DLP系统应该查找或检测的数据的策略,”赛门铁克高级产品营销经理RobertHamilton解释道。“使用正面和负面示例文档训练矢量机器学习,以创建随后在DLP策略中使用的配置文件。”

“[例如]:软件开发人员需要保护其专有代码不会离开该组织通过电子邮件或USB驱动器,“他说。“虽然它需要保护专有代码,但它并不希望DLP系统标记可以自由移动的开源。因此,它使用专有源代码的样本作为正例,并将开源样本作为负样本。然后,由VML开发的配置文件被配置为一个名为“专有源代码”的策略。“

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“当你超越预制策略时,许多DLP技术很难编程,而且有些不灵活,”他说。“机器学习可以帮助创建用户和数据的地图,帮助确定敏感内容的位置,访问者以及实际使用是否支持业务流程和安全策略。”

第11版的另一个功能是新的应用程序文件访问控制功能,以确保应用程序iTunes和Skype等版本不传输敏感数据。赛门铁克还添加了FlexResponse功能,允许用户将加密或企业权限管理(ERM)应用于端点上的文件,作为发现扫描过程的一部分。

正在进行其他工作以简化修复过程通过识别数据风险最大的位置并自动通知相关数据所有者。这是通过风险评分功能来完成的,该功能可以根据文件夹中包含的敏感数据的数量和严重程度对文件夹进行优先级排序,以及有多少人能够读取或写入文件夹中的文件,该公司表示。

<“组织有很多非结构化数据,通常是太字节数据,敏感数据隐藏在浩瀚的大海中,”汉密尔顿说。“DLP可能令人生畏-客户担心DLP会告诉他们他们有数千个未受保护的文件,他们会担心从哪里开始他们的清理工作。风险评分可帮助他们快速找到网络文件共享风险的热点,以便了解从何处开始清理工作。“

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