通用數據防泄漏的關鍵技術有哪些

通用數據防泄漏的關鍵技術有以下這些：

• 關鍵字技術：關鍵字檢測能夠匹配任何字詞或短語，包括那些使用任何常見字詞分隔符（例如空格、逗號、短橫線或斜杠）的字詞或短語。用戶可為每個條件的關鍵字匹配進行區分大小寫的配置。也可以單獨為每個條件配置可定義管事件的匹配關鍵字或關鍵短語的數量。

• 標識符技術：標識符技術可以準確標識基于模式的敏感數據，例如信用卡號、社會安全號或駕駛執照號碼。數據標識符使用的檢測算法結合了模式匹配和其他準確性檢查和驗證，例如對信用卡號的檢查。與其他僅使用正則表達式識別模式的解決方案不同，數據標識符還包括有關不同數據類型的有敁數字范圍的內置信息。通過此額外信息，客戶可以篩選出測試數據和其他常見誤報，并識別特定于廣泛的行業、國家/地區和區域的數據類型，包括信用卡號、支付卡行業 (PCI) 數據安全標準的磁條數據、銀行標識號碼 (BIN)、國家保險號碼。

• 文件識別技術：在開始分析內容之前，首要的一個工作就是對文件進行正確的識別和處理，把文件中的文字提取出來進行后續的處理。還能對文字進行自然語義分析和處理，留出其中的關鍵字來進行處理。文件識別的最大難度在于支持文件類型的廣泛性和正確性，而天空衛士DLP以其高性能的處理引擎都能最大化的正確識別并進行分析和處理。

• 數字指紋技術：數字指紋技術分為結構化指紋技術（EDM）和非結構化指紋技術（IDM）。EDM 用于保護通常為結構化格式的數據，例如客戶或員工的數據庫記錄。IDM 用于保護非結構化數據，例如 Microsoft Word 或 PowerPoint 文檔，或 CAD 繪圖。對于EDM 和 IDM，都是首先由組織標識機密數據，然后由策略管理平臺 對這些數據進行指紋加密以進行持續的精確檢測。指紋加密過程包管理平臺訪問和提取文本和數據，對其進行規范化，然后使用不可逆哈希為其提供保護。可以將策略管理平臺 配置為定期自動為EDM 或 IDM 文件編制索引，仍而使這些數據配置文件始終保持最新狀態。這種檢測方法的基礎是使用常見特征查找數據，這些特征有關鍵字、正則表達式、已驗證數據類型、文件類型、文件大小、文件名和收件人/收件人/用戶組合等。網絡 DLP 檢測基于實際的敏感內容，而非文件本身。因此，網絡 DLP 不僅可以檢測敏感數據的提取信息或衍生信息，而且還可以識別采用指紋加密信息之外的其他文件格式的敏感數據。例如，如果一份仹Microsoft Word 機密文檔經過指紋紋加密，即使該內容作為 PDF 附件通過電子郵件收送，網絡DLP依然可以可準確檢測到它。

• 機器學習技術：機器學習可以對大量的無特定格式文件樣本進行快速學習和分類，分類產生的模型（Model）可用來對數據進行分析并計算該數據是否屬于某一個分類。機器學習的優勢在于其生成的模的大小基本恒定，所以很適合處理大量的樣本，另外機器學習技術可以對新的、并未出現在樣本中的數據進行較為準確的預測。

• 圖像識別技術：DLP安全策略分析引擎對圖片、打印文件等提取文字并執行安全策略檢查，無論是網絡、郵件、還是存儲通道。進行光學字符識別內容分析，特別適用于網絡傳輸、數據發現以及打印服務器的信息泄露。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。