Es gibt einen großen Hype um den Einsatz von KI in allen Bereichen des Lebens, auch im Bereich der Cybersicherheit. Wie Sie vielleicht mitbekommen haben, ist ein Teil dieses Hypes übertrieben und im Bereich des Datenschutzes vergleichbar mit der Bereitstellung einer „magischen Kugel“ zur Lösung der Inhaltsanalyseprobleme eines Unternehmens.
Vor diesem Hintergrund möchte ich aufzeigen, wie künstliche Intelligenz in den Produkten der Data Classification Suite (DCS) von Fortra tatsächlich eingesetzt wird, und ggf. den Kontext näher erläutern.
Zunächst einmal: Was ist das Problem, das unsere KI-Engine löst? Jüngste Untersuchungen haben gezeigt, dass 72 % der Amerikaner wenig bis gar keine Ahnung von Datenschutzgesetzen haben. Persönliche Daten? Private Daten? Die Endnutzer wissen einfach nicht, welche Daten laut Gesetz als „privat“ oder „sensibel“ gelten.
Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass die Wahrscheinlichkeit, persönliche Daten in einer langen Nachricht zu übersehen, um bis zu 40 % höher ist als in einer kurzen Nachricht. Wenn das der Fall ist, besteht ein hohes Risiko, dass Dokumente falsch identifiziert werden. In ähnlicher Weise haben wir festgestellt, dass Personen mit bis zu 14 % höherer Wahrscheinlichkeit Begriffe aus dem Bereich der Gesundheitsinformationen wie „Diabetes“ nicht als personenbezogene Daten erkennen als Begriffe wie „Benutzername“ und „Passwort“.
Fortras Data Detection Engine (DDE) – die robusteste Datenerkennungslösung auf dem Markt – ist in der Lage, Inhalte zu analysieren und Ergebnisse auf der Grundlage von KI-Technologie zu liefern. Diese Ergebnisse können verwendet werden, um automatisch Klassifizierungswerte für Inhalte festzulegen oder um den Endbenutzer aufzufordern, die vorgeschlagenen Klassifizierungswerte festzulegen, was eine große Zeitersparnis mit sich bringt:
DDE verfügt über eine Reihe von KI-Funktionen, darunter:
- SmartRegex: Die Fähigkeit, reguläre Ausdrücke auszuführen, aber mit zusätzlicher Intelligenz, die z. B. erkennt, dass jeder Begriff mit einem Buchstaben keine Kreditkarte ist. Das hilft bei der Leistung.
- Themenerkennung: Unsere KI-Engine ist in der Lage, bis zu 10 verschiedene Themen zu erkennen, z. B. Bewerbungen, Rechnungen oder Inhalte von Sozialleistungen. Diese Thementypen benötigen wahrscheinlich mehr Schutz.
- Referenz auf benannte Entitäten (NER): Die Fähigkeit, „Namen“ wie Personennamen und Postadressen zu identifizieren. Beispiele sind „Alice Smith“ oder „10 Acacia Avenue“, bei denen es sich um personenbezogene Daten (PII) handeln könnte.
- Ko-Referenz: Die Fähigkeit, einem Namen in einem Satz einen Kontext zuzuordnen, z. B. „Alice Smith ist eine Finanzberaterin in unserem Unternehmen. Leider wurde bei ihr vor kurzem Multiple Sklerose diagnostiziert“.
- Identifizierung von privaten Daten: Beispiele sind Privatadressen, Telefonnummern, Kreditkartennummern, persönliche Gesundheitsdaten, Reisepass- oder Sozialversicherungsnummern, Benutzernamen und Passwörter usw.
Zu diesen KI-Technologien gehören maschinelles Lernen mit statistischer Analyse, Deep Learning mit neuronalen Netzen und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Kombination dieser Technologien bietet ein leistungsfähiges Mittel zur Identifizierung sensibler Inhalte mit den Anwendungen, die Ihre Endbenutzer normalerweise verwenden.
Fortras DCS für Windows (unter Verwendung von Outlook und Office auf den Desktop-Produkten), DCS One für M365 (unter Verwendung von Outlook und Office in einem Browser) und DCS für DaR (Scannen von Daten im Ruhezustand) sind alle in der Lage, DDE aufzurufen, um KI-gestützte Ergebnisse zu liefern.
Suchen Sie nach weiteren Informationen darüber, wie Fortra Daten erkennen kann? Erfahren Sie, warum die Data Detection Engine von Fortra flexibel ist, um die Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen, aber auch wachsen kann, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.
