A classificação BlueXP  identifica automaticamente palavras, strings e padrões específicos (Regex) dentro dos dados. Por exemplo, informações de identificação pessoal (PII), números de cartão de crédito, números de segurança social, números de conta bancária, senhas e muito mais. "Veja a lista completa". A classificação BlueXP  identifica esse tipo de informação em arquivos individuais, em arquivos dentro de diretórios (compartilhamentos e pastas) e em tabelas de banco de dados.

Além disso, se você adicionou um servidor de banco de dados para ser verificado, o recurso Data Fusion permite que você verifique seus arquivos para identificar se identificadores exclusivos de seus bancos de dados são encontrados nesses arquivos ou em outros bancos de dados. "Adicionando identificadores de dados pessoais usando o Data Fusion"Consulte para obter detalhes.

Para alguns tipos de dados pessoais, a classificação BlueXP  usa validação de proximidade para validar suas descobertas. A validação ocorre procurando uma ou mais palavras-chave predefinidas próximas aos dados pessoais encontrados. Por exemplo, a classificação BlueXP  identifica um número de segurança social dos EUA (SSN) como um SSN se ele vir uma palavra de proximidade ao lado dele - por exemplo, SSN ou segurança social. "A tabela de dados pessoais" Mostra quando a classificação BlueXP  utiliza a validação de proximidade.

A classificação BlueXP  identifica automaticamente tipos especiais de informações pessoais sensíveis, conforme definido por regulamentos de privacidade, "artigos 9.º e 10.º do RGPD" como . Por exemplo, informações sobre a saúde de uma pessoa, origem étnica ou orientação sexual. "Veja a lista completa". A classificação BlueXP  identifica esse tipo de informação em arquivos individuais, em arquivos dentro de diretórios (compartilhamentos e pastas) e em tabelas de banco de dados.

A classificação do BlueXP  usa inteligência artificial (AI), processamento de linguagem natural (PNL), aprendizado de máquina (ML) e computação cognitiva (CC) para entender o significado do conteúdo verificado para extrair entidades e categorizá-lo de acordo.

Por exemplo, uma categoria de dados confidenciais do GDPR é a origem étnica. Por causa de suas habilidades de PNL, a classificação BlueXP  pode distinguir a diferença entre uma frase que diz "George é mexicano" (indicando dados sensíveis conforme especificado no artigo 9 do GDPR), em comparação com "George está comendo comida mexicana".

A classificação BlueXP  leva os dados que digitalizou e divide-os em diferentes tipos de categorias. Categorias são tópicos baseados na análise de IA do conteúdo e metadados de cada arquivo. "Veja a lista de categorias".

As categorias podem ajudá-lo a entender o que está acontecendo com seus dados, mostrando os tipos de informações que você tem. Por exemplo, uma categoria como currículos ou contratos de funcionários pode incluir dados confidenciais. Ao investigar os resultados, você pode descobrir que os contratos de funcionários são armazenados em um local não seguro. Você pode então corrigir esse problema.

A classificação BlueXP  pega os dados que digitalizou e os divide por tipo de arquivo. A revisão dos tipos de arquivo pode ajudá-lo a controlar seus dados confidenciais, porque você pode descobrir que certos tipos de arquivo não estão armazenados corretamente. "Veja a lista de tipos de arquivo".

Por exemplo, você pode estar armazenando arquivos CAD que incluem informações muito confidenciais sobre sua organização. Se eles não estiverem protegidos, você poderá assumir o controle dos dados confidenciais restringindo permissões ou movendo os arquivos para outro local.

Você pode filtrar o conteúdo do painel de classificação do BlueXP  para ver os dados de conformidade de todos os ambientes de trabalho e bancos de dados ou apenas para ambientes de trabalho específicos.

Quando você filtra o painel, a classificação do BlueXP  escoa os dados de conformidade e os relatórios apenas para os ambientes de trabalho selecionados.