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| permalink | task-controlling-private-data.html |
| keywords | personal files, personal data, sensitive personal files, sensitive personal data, health data, ethnic origin, political opinions, gdpr, email address, credit card, ip address, iban, national ID, identifier, password, sex, criminal, compliance, privacy, filter data, permissions, csv file, json file, highlights |
| summary | 透過查看組織中的個人資料 (PII) 和敏感個人資料 (SPII) 的詳細資訊來控制您的私人資料。您還可以透過查看資料分類在您的資料中發現的類別和文件類型來獲得可見性。 |
透過查看組織中的個人資料 (PII) 和敏感個人資料 (SPII) 的詳細資訊來控制您的私人資料。您也可以透過查看NetApp Data Classification在您的資料中找到的類別和檔案類型來獲得可見性。
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Note
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只有當您執行完整分類掃描時,才可獲得文件級合規性詳細資訊。僅映射掃描不會產生文件級詳細資訊。 |
預設情況下,資料分類儀表板顯示所有系統和資料庫的合規性資料。若要僅查看部分系統的數據,請選擇它們。
您可以從資料調查頁面過濾結果,並將結果報告下載為 CSV 檔案。看"在資料調查頁面中過濾數據"了解詳情。
資料分類會自動識別資料中的特定單字、字串和模式(正規表示式)。"例如,信用卡號、社會安全號碼、銀行帳號、密碼等等。"資料分類可在單一檔案、目錄(共用和資料夾)內的檔案以及資料庫表中識別此類資訊。
您也可以建立自訂搜尋字詞來識別特定於您組織的個人資料。有關更多信息,請參閱"建立自訂分類" 。
對於某些類型的個人數據,資料分類使用_鄰近驗證_來驗證其發現。透過尋找與找到的個人資料接近的一個或多個預定義關鍵字來進行驗證。例如,如果資料分類看到旁邊有一個近似詞(例如,SSN 或 social security),它就會將美國社會安全號碼 (SSN) 識別為 SSN。"個人資料表"顯示資料分類何時使用鄰近驗證。
資料分類會自動識別隱私法規所定義的特殊類型的敏感個人資訊,例如 "GDPR 第 9 條和第 10 條"。例如,有關一個人的健康、種族或性取向的資訊。"查看完整列表" 。資料分類可在單一檔案、目錄(共用和資料夾)內的檔案以及資料庫表中識別此類資訊。
資料分類使用人工智慧、自然語言處理 (NLP)、機器學習 (ML) 和認知運算 (CC) 來理解其掃描的內容的含義,以便提取實體並對其進行相應的分類。
例如,GDPR 資料的一個敏感類別是種族來源。由於其 NLP 能力,資料分類可以區分「喬治是墨西哥人」(表示 GDPR 第 9 條規定的敏感資料)和「喬治正在吃墨西哥食物」之間的區別。
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Note
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掃描敏感個人資料時僅支援英文。稍後將添加對更多語言的支援。 |




