Какие существуют методы анализа контента в DLP-системах?

Некоторые методы анализа контента в DLP-системах:

• Контекстный анализ. rt-solar.ru Основан на анализе контекста, в котором используется конфиденциальная информация, исходя из степени её чувствительности и ценности для организации. rt-solar.ru Осуществляется путём исследования метаданных: формата объекта, размера перехваченного объекта, даты и времени перехвата, источника информации и других. rt-solar.ru
• Контентный анализ. rt-solar.ru Это процесс исследования содержания данных с целью выявления конфиденциальной информации. rt-solar.ru Основной функционал заключается в сканировании данных, включая поиск ключевых слов и фраз, анализ содержания и семантики текста. rt-solar.ru
• Лингвистический анализ. rt-solar.ru Позволяет автоматически распознавать и классифицировать различные языковые элементы: слова, фразы, предложения и т. д.. rt-solar.ru Это помогает системе понимать смысл текста и выделять важную информацию, ключевые слова и фразы, которые могут указывать на конфиденциальную информацию (например, «секретно», «коммерческая тайна» и т. д.). rt-solar.ru
• Цифровые отпечатки. rt-solar.ru Метод для обнаружения конфиденциальной информации на основе её уникальных характеристик. rt-solar.ru Для создания цифрового отпечатка система использует алгоритмы хеширования, которые преобразуют конфиденциальную информацию в уникальный набор символов. rt-solar.ru Затем система сканирует текстовые данные и ищет совпадения с цифровым отпечатком. rt-solar.ru
• Регулярные выражения. habr.com Формальный язык, который позволяет описывать варианты последовательностей символов. habr.com С его помощью можно, например, отличить гриф от фразы в тексте. habr.com