使用基於ML的文檔分類實現高效的DLP策略管理
目錄
簡介
本文檔介紹如何使用基於ML的文檔分類（使用Meta Lama 3構建）來簡化和增強資料丟失預防(DLP)策略管理。
概觀
ML文檔分類可改進內容匹配，並使DLP策略管理更簡單。您可以從預定義的、經過預培訓的文檔型別中進行選擇，從而無需根據術語和模式從頭開始構建複雜的資料分類。
如何使用基於ML文檔分類
- 建立資料分類時，基於ML的文檔分類可作為內建識別符號使用。
- 在資料分類設定期間，所有支援的基於ML的識別符號都出現在ML內建識別符號部分中。
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支援的文檔型別
可以為以下文檔型別使用基於ML的分類：
- 諮詢協定
- 簡歷和簡歷
- IRS表單
- 醫療授權書
- 保密協定(NDA)
- 夥伴關係協定
- 股票和美國專利
支援的語言和區域
初始版本僅支援美國英語文檔。計畫為未來的更新提供對其他語言和區域的支援。
多模式DLP支援
基於ML的文檔分類與Realtime DLP和SaaS API DLP配合使用。它與所有支援DLP的檔案型別相容。
相關資源
有關在資料分類和DLP規則中使用基於ML的資料識別符號的指導，請參閱安全訪問和Umbrella文檔：
修訂記錄
| 修訂 | 發佈日期 | 意見 |
|---|---|---|
2.0 |
20-Jul-2026
|
初始版本 |
1.0 |
21-Oct-2025
|
初始版本 |
意見