好色先生TV

Filanalys hj?lper organisationer att hantera sina ?kande datavolymer genom att kartl?gga var deras data finns och identifiera vem som har tillg?ng till vilken data (inklusive fildelning, e-postdatabaser, synkronisering och delning av f?retagsfiler, registerhantering, inneh?llshantering f?r f?retag, Microsoft SharePoint och dataarkiv).

Filanalysl?sningar analyserar, indexerar, s?ker, sp?rar och rapporterar om metadata och inneh?ll i filer. Detta g?r det m?jligt f?r organisationer att visa och organisera detaljerade metadata och kontextuell information, f?rb?ttra PII-?vervakning och informationsstyrning samt hantera ostrukturerade data mer effektivt.

L?sningar f?r filanalys skyddar och s?krar ?ven ostrukturerad data. Organisationer kan fatta b?ttre beslut om inneh?llsanalys, samtidigt som de minskar riskerna och s?nker kostnaderna som ?r f?rknippade med data. Dessa l?sningar bidrar till att s?kerst?lla datas?kerhet, livscykelhantering, styrning av data?tkomst, kartl?ggning och klassificering samtidigt som de m?jligg?r viktiga datainsikter och analyser som driver och skyddar verksamheten. Dessa viktiga funktioner hj?lper organisationer att hantera anv?ndningsfall f?r digital transformation f?r riskreducering, styrning och efterlevnad, effektivitet och optimering samt datainsikt.

Varf?r filanalys?

Organisationer uts?tts f?r allt st?rre press att f?r?ndra sin verksamhet. Oavsett om resan b?rjar med att p?skynda arbetet med att flytta till molnet, st?dja distansarbetare eller f?rbereda sig f?r datasekretess, kan filanalysl?sningar hj?lpa till att optimera data och applikationer och p? ett intelligent s?tt identifiera, s?kra och klassificera data. Filanalysl?sningar kan ocks? ge insikt i data f?r att s?kerst?lla efterlevnad och m?jligg?ra smartare datamigreringar.

Filanalysl?sningar kan skalas upp f?r att m?ta behoven hos dagens moderna arbetsbelastningar och identifiera omr?den d?r data kan optimeras och raderas p? ett f?rsvarbart s?tt - vilket s?nker kostnaderna, f?rb?ttrar effektiviteten och s?kerst?ller efterlevnad. Projekt som anv?nder filanalys kr?ver snabbhet f?r att h?lla j?mna steg med en st?ndigt f?r?nderlig aff?rsmilj?. Snabbhet, skalbarhet och snabb tid till v?rde ?r avg?rande f?r att maximera v?rdet av dessa l?sningar.

Filanalysl?sningar ger tillg?ng till de vanligaste k?llorna till ostrukturerade data (lokalt eller i molnet) f?r att bed?ma risker, identifiera k?nsliga och v?rdefulla data och vidta ?tg?rder som skyddar, s?krar och styr data under hela dess livscykel.

Hur kan filanalys bidra till effektivisering och optimering av data?

Dataeffektivitet och optimering av ostrukturerade data b?rjar med att f?rst? vilka data du har och var de ?r lagrade. Genom datakartl?ggning kan du anv?nda filanalys f?r att identifiera var alla dina data finns och identifiera "m?rka data" som ?r felplacerade, f?r?ldral?sa, duplicerade, f?r?ldrade eller triviala. Projekt som utnyttjar filanalys ger snabbare avkastning p? investeringen genom att aktivt radera eller optimera data som inte har n?got v?rde f?r organisationen.

Hur kan filanalys bidra till riskreducering?

Filanalysl?sningar hj?lper till att minska datarisker genom att optimera, skydda och s?kra data som hittas under inneh?llsanalysfasen. Detta inkluderar:

• Uppt?cka, hantera och bearbeta PII, PCI, PHI och IP.
• Hantering av informationsfl?det.
• Hantering av k?nsliga uppgifter.
• Tillhandah?ller identitetsskydd, metadatarapportering, identitets?tkomstr?ttigheter, datacentrerat ?tkomstskydd, policykontroller och verifieringskedjor.

N?r dataoptimeringen ?r klar tar data som inte har n?got aff?rsv?rde inte l?ngre upp lagringsutrymme. Endast data som ?r mycket v?rdefull och som anv?nds aktivt av verksamheten finns kvar.

Det ?r viktigt att f?rst? ?tkomst och beh?righeter. Filanalysl?sningar som tillhandah?ller ?tg?rdsverktyg hj?lper till att s?kerst?lla att korrekta kontroller till?mpas p? data medan de anv?nds aktivt. Vissa l?sningar inneh?ller ytterligare skydd, till exempel m?jligheten att kryptera data vid slutpunkten f?r att s?kerst?lla korrekt anv?ndning. Slutligen kan filanalysl?sningar som anv?nds p? r?tt s?tt f?rhindra att anv?ndare flyttar eller raderar data utan att f?rst? dess aff?rssyfte. Filanalysl?sningar som anv?nder en "manage-in-place"-modell minimerar risken f?r st?rningar f?r aff?rsanv?ndare.

Hur kan filanalys hj?lpa till med styrning och efterlevnad?

En l?sning f?r filanalys kan bidra till att s?kerst?lla att r?tt data finns tillg?nglig f?r r?tt anv?ndare vid r?tt tidpunkt. Det hj?lper organisationer att uppfylla sina m?l f?r reglering, juridik och intern styrning och efterlevnad genom att:

• Tillhandah?ller metadatastyrning, lagliga innehav, karant?n och uppt?ckt.
• Optimering av datavolymer.
• Styrning av l?mpliga beh?righeter.
• Tilldelning av rollbaserad ?tkomst.
• Identifiering av tillg?ngar med h?gt v?rde.
• Till?mpning av policyer f?r datalivscykel.

Hur kan filanalys hj?lpa till med PII-data och efterlevnad av dataskydd?

Organisationer ?r i full f?rd med att hitta, skydda och s?kra personuppgifter (inklusive uppgifter om konsumenter, medborgare och anst?llda). Denna globala trend - som omfattar GDPR (EU), CCPA (Kalifornien), KVKK (Turkiet), PIPEDA (Kanada) och POPIA (Sydafrika) - har lett till att filanalysl?sningar f?tt ny uppm?rksamhet. Genom att utnyttja funktioner f?r inneh?llsanalys och detekteringstekniker ?r filanalysl?sningar idealiska f?r att s?kerst?lla efterlevnad och hj?lpa till att svara p? konsumentf?rfr?gningar eller f?rfr?gningar om tillg?ng till registrerade uppgifter.

Beredskap f?r datasekretess ?r ett exempel d?r filanalysl?sningar ?r utm?rkta. Det understryker ocks? behovet av en process d?r PII-filer enkelt kan identifieras, indexeras och h?mtas.

Processen fr?n b?rjan till slut b?r se ut ungef?r s? h?r:

1. Hitta repositories och identifiera filer.
2. Extrahera alla metadata och allt inneh?ll fr?n filen.
3. Analysera filinneh?llet och metadata f?r specifika enheter eller klassificera filen baserat p? begreppsm?ssigt inneh?ll.
4. S?kra data genom att till?mpa aff?rsregler baserade p? analysresultaten f?r att s?kerst?lla l?mpliga ?tkomstniv?er och hantering av k?nsliga data (t.ex. kryptering). Du kan ocks? till?mpa en kategori eller klassificering f?r att hj?lpa till att hantera tillg?ngarnas livscykel.

Vad ?r klassificering eller kategorisering f?r filer?

Filanalysl?sningar anv?nder enkla klassificeringsmetoder som baseras p? metadatataggar, nyckelord eller termlistor. Vissa l?sningar utnyttjar konceptuell klassificering av filinneh?llet och kombinerar dessa metoder med hittade dokument, bilder eller dataenheter f?r att f?rb?ttra kategoriseringens noggrannhet. Andra l?sningar tar det ett steg l?ngre med maskininl?rning och guidad inl?rning med hj?lp av exempeldokument, vilket g?r att du kan definiera de klassificeringar som ska anv?ndas.

Ett dokument fr?n personalavdelningen med h?lso- eller f?rs?kringsinformation kan t.ex. anv?nda en policy f?r dataklassificering som baseras p? exempeldata. F?r andra element, t.ex. ?lder och plats, kan du till?mpa en riskpo?ng och ytterligare beh?righeter f?r att ytterligare definiera policyn.

Hur kan filanalys bidra till styrning och bevarande av data?

Filanalysl?sningar erbjuder funktioner som hj?lper organisationer att automatiskt vidta ?tg?rder p? data, samt en omfattande verktygsl?da f?r att styra och bevara data. L?sningarna inneh?ller vanligtvis f?ljande alternativ, som styrs av f?retagets datastyrning:

• Radera data. Om det inte finns n?got behov av att beh?lla filen, ta bort den. ?r den f?r gammal? ?r det en dubblett? Tillf?r den n?got v?rde f?r verksamheten? Har konsumenten beg?rt att hans eller hennes data ska f?rst?ras? Filanalysl?sningar uppr?tth?ller en verifieringskedja f?r b?de vad du gjorde och varf?r du gjorde det.
• S?kra uppgifterna. Om du beh?ver beh?lla uppgifterna ska du s?kra dem. Vissa filanalysl?sningar kan ?ndra ?tkomstkontrollerna eller kryptera data. Ett annat alternativ ?r att flytta dem till en s?ker plats, t.ex. ett arkivhanteringsverktyg, f?r l?ngsiktigt bevarande.
• Redigera uppgifterna. Du kan beh?va beh?lla en del av data, men inte PII. Vissa filanalysl?sningar st?der redigering f?r att skapa en ren kopia av originalfilen utan PII-inneh?llet. Originalfilen raderas eller s?kras sedan enligt beskrivningen ovan.

Vad ?r "manage-in-place"?

Hantera p? plats ?r ett nyckelbegrepp f?r hantering och styrning av datalivscykeln. Det ?r "hur" metadata (inklusive plats, beh?righeter och inneh?ll) analyseras av filanalysl?sningen d?r den finns. Det faktiska objektet flyttas inte, kopieras inte eller lagras inte p? en annan plats eller i ett annat bevarandeomr?de under analysen.

F?rst? grammatiker f?r enheter

Tv? grundl?ggande typer av grammatiker (regelupps?ttningar) f?r datautvinning anv?nds f?r att beskriva de enheter som du f?rs?ker identifiera: kuraterade och anv?ndargenererade.

Grammatikerna omfattar:

• PII: Personligt identifierbar information, som kan skilja sig fr?n region till region (inklusive format, vilket kan orsaka falska positiva resultat).
• PHI: Personlig h?lsoinformation, som vanligtvis f?rknippas med den nordamerikanska h?lsoindustrin.
• PCI: Personlig kreditkortsinformation.
• PSI: Personlig s?kerhetsinformation, f?r ?tkomstnycklar till kontouppgifter.

Leta efter kurerade och optimerade grammatiker som inte kan ?ndras av anv?ndaren. Dessa grammatiker anv?nder kontext och landm?rken f?r mer exakta resultat och ger en "f?rtroendepo?ng" som hj?lper dig att filtrera bort falska positiva resultat. Kontexten och riktm?rkena kan vara fraser, enstaka ord eller enskilda tecken.

Sammanhanget ?r nyckeln. Filanalysl?sningar som anv?nder n?rhet till enhetskandidaten och styrkan i sammanhanget (baserat p? tekniker f?r bearbetning av naturligt spr?k) bidrar till f?rtroendepo?ng. Du kan f? mer detaljerade po?ng genom att utnyttja omfattande listor ?ver specifika enheter, l?nder eller regioner.

Inst?llning och flexibilitet. Om ingen av dessa grammatiker t?cker ditt specifika anv?ndningsfall kan du anv?nda en filanalysl?sning som g?r det m?jligt att skapa anpassade grammatiker. Dessa grammatiker definieras vanligtvis genom att anv?nda formatbeskrivande RegX eller enkla listor.

Vad ?r falska positiva resultat?

Per definition ?r ett "falskt positivt" ett testresultat som felaktigt indikerar f?rekomsten av ett visst tillst?nd eller attribut1. N?r det g?ller filanalysl?sningar ?r ett falskt positivt resultat en matchning av ett m?nster, en grammatik eller ett nyckelord som identifieras felaktigt under inneh?llsanalysen. Filanalysl?sningar som helt enkelt anv?nder m?nster- eller nyckelordsmatchning har vanligtvis h?gre andel falska positiva resultat ?n de som har kontextuellt medvetna inneh?llsanalysfunktioner.

Skannade dokument och ljudinspelningar

Filanalysl?sningar kan analysera textbaserade dokument f?r att uppt?cka risker, men PII kan ocks? finnas i andra former av data. Det blir allt vanligare att utf?ra filanalys p? skannade dokument, inspelade samtal och videokonferensinspelningar. Vissa filanalysl?sningar kan bearbeta dessa filer innan de till?mpar tekniker f?r uppt?ckt av PII.

Skannade pappersdokument som lagras som bilder (t.ex. i en PDF-fil) b?r bearbetas med optisk teckenigenk?nning (OCR) f?r att extrahera texten och helst ?ven den tillh?rande strukturinformationen. M?nga organisationer har skannade ID-dokument i sina register, t.ex. anst?lldas k?rkort eller pass.

Filanalysl?sningar som st?der analys av ljud- eller videoinspelningar kr?ver bearbetning av en tal-till-text-motor som kan skapa en skriftlig utskrift f?r analys.

F?rdelar med kontextuell, AI-driven inneh?llsanalys:

• ?kar noggrannheten och uppt?ckten av k?nsliga och v?rdefulla data.
• Minskar antalet falska positiva resultat.
• ?kar effektiviteten genom AI-tr?nade kategoriseringar och minskar de manuella insatser som kr?vs f?r att klassificera data.

F?rdelar med "manage-in-place"-modeller:

• Data ?r l?tta att hitta och finns d?r slutanv?ndarna f?rv?ntar sig att de ska finnas.
• Minskar risken f?r dataf?rluster, produktivitetsf?rluster och st?rningar f?r slutanv?ndarna.
• ?kar kostnadsbesparingarna och hastigheten genom att eliminera behovet av att ?verf?ra data ?ver n?tverket eller till molnet f?r att analysera dem.

Skillnaden mellan lokala l?sningar och SaaS-l?sningar f?r filanalys

Vad ?r en SaaS-l?sning f?r filanalys?

Filanalys kan erbjudas via SaaS (Software as a Service), d?r kunden konsumerar tj?nster som tillhandah?lls av en leverant?r av applikationss?kerhet mot en m?nads- eller ?rsavgift. Detta tillv?gag?ngss?tt kr?ver inte upphandling av h?rdvara eller traditionell evig licensiering. Den f?rlitar sig helt eller delvis p? att SaaS-leverant?ren (eller i vissa fall en managed service-leverant?r) ger ?tkomst till applikationen f?r att kunna utf?ra inneh?llsanalys, s?kning, styrning och analys. SaaS ?r ett enkelt s?tt att komma ig?ng med inneh?llsanalys och erbjuder h?g skalbarhet, snabbhet och snabb tid till v?rde. Beroende p? var SaaS-v?rdsmilj?n ?r placerad kan problem med dataresidens och datasuver?nitet beh?va v?gas mot de kommersiella f?rdelarna med SaaS.

Vad ?r en lokal l?sning f?r filanalys?

Filanalysl?sningar kan ocks? k?ras lokalt och drivas och underh?llas av interna team. Detta tillv?gag?ngss?tt kr?ver att organisationerna tillhandah?ller infrastruktur och personal samt f?rv?rvar och hanterar l?sningar f?r applikationss?kerhet. On-premises f?rs?krar organisationerna om att deras applikationsdata inte delas med tredje part och inte l?mnar lokalerna. Vanligtvis s?ljs on-premise-l?sningar genom en evig licens. P? senare tid har abonnemangslicenser anv?nts f?r att ge st?rre flexibilitet i hur programvaran anv?nds och faktureras.

好色先生TV tillhandah?ller verktyg f?r filanalys

Voltage File Analysis Suite fr?n 好色先生TV? SaaS filanalysl?sning g?r det m?jligt f?r organisationer att snabbt och effektivt minska informationsrisken, s?kerst?lla datasekretess och analysera, optimera och s?kra anst?lldas tillg?ng till kritisk data som driver och skyddar verksamheten. V?r l?sning s?kerst?ller hantering av datalivscykeln och styrning av data?tkomst samtidigt som den minskar risken i samband med hantering av k?nslig data. File Analysis tillhandah?ller ocks? identitets- och ?tkomststyrning, fullst?ndig datasynlighet, minskade lagringskostnader, anv?ndbara analyser som f?rb?ttrar effektiviteten och datakvaliteten. Dessutom st?der File Analysis efterlevnad av dataskyddsbest?mmelser och hanterar styrning av tillg?ngar med h?gt v?rde (t.ex. kontrakt, immateriella r?ttigheter, patent etc.) och k?nsliga data (t.ex. PI/PII, PCI, PHI etc.).

好色先生TV? File Reporter inventerar n?tverksfilsystem och levererar den detaljerade information om fillagring som du beh?ver f?r att optimera och s?kra ditt n?tverk f?r effektivitet och efterlevnad. Det g?r att du kan identifiera ?tkomstrisker n?r du uppt?cker och analyserar filer och tillh?rande beh?righeter f?r data som lagras i hela f?retaget. File Reporter ?r konstruerad f?r rapportering av filsystem i f?retag och samlar in data fr?n miljontals filer och mappar som ?r utspridda p? de olika n?tverkslagringsenheterna i ditt n?tverk. Flexibla alternativ f?r rapportering, filtrering och fr?gor presenterar sedan exakt de resultat du beh?ver f?r att visa efterlevnad eller vidta korrigerande ?tg?rder.

好色先生TV? File Dynamics tillhandah?ller omfattande tj?nster f?r att m?ta de v?xande kraven p? hantering av n?tverksdata. Identitetsdrivna policyer automatiserar uppgifter som traditionellt utf?rs manuellt, vilket leder till kostnadsbesparingar och en f?rs?kran om att uppgifterna utf?rs korrekt. M?lstyrda policyer ger skydd mot obeh?rig ?tkomst samt migrering och rensning av data. File Dynamics skyddar ocks? mot datakorruption och driftstopp genom s?kerhetskopiering av h?gv?rdiga m?l, vilket m?jligg?r snabb ?terst?llning av filer och deras tillh?rande beh?righeter. File Dynamics levererar de rollbaserade ?tkomstbegr?nsningar, ?tg?rder, riskreducering och proaktiv hantering som kr?vs f?r att f?lja reglerna f?r datahantering.

好色先生TV? ControlPoint ?r en filanalysl?sning som utnyttjar IDOL artificiell intelligens f?r analys av ostrukturerad data. Det g?r det m?jligt f?r organisationer att identifiera och automatiskt klassificera k?nsliga data (t.ex. PII, PCI, PHI); rensa upp ?ldre data; och avsl?ja risker som ?r dolda i m?rka data som sitter ohanterade i e-postf?rvar, fildelning, SharePoint-webbplatser och molnf?rvar (t.ex. Office365, Google Drive och Dropbox). ControlPoint g?r det ocks? m?jligt f?r organisationer att spara p? lagringskostnader genom att minska ?verfl?diga, f?r?ldrade och triviala data. Detta ger b?ttre tillg?ng till v?rdefull information och verkst?ller databevarande genom att till?mpa policyer som hj?lper till med datalivscykelhantering, regelefterlevnad och datas?kerhet.