Exploiter les en-têtes de colonnes et de lignes dans les fichiers Excel pour améliorer le niveau de certitude
La plupart des utilisateurs ajoutent souvent des étiquettes de colonne et de ligne dans les feuilles de calcul Excel, en précisant le type d'information que chaque colonne ou ligne contient. Par exemple, si chaque ligne correspond à un enregistrement de client, vous pouvez étiqueter les colonnes avec des en-têtes tels que "nom du client", "adresse électronique", "numéro d'identification du client", etc. Les en-têtes de colonnes et de lignes peuvent donc être utiles pour identifier les informations sensibles dans les fichiers Excel.
En analysant les en-têtes de colonnes et de lignes, Proactive DLP est désormais en mesure d'augmenter le niveau de certitude dans la détection des données sensibles dans les fichiers Excel. Regardez la démonstration ci-dessous pour la voir à l'œuvre. Dans cette démonstration, nous avons préparé deux fichiers Excel contenant des numéros de passeport. Seul l'un d'entre eux comportait un en-tête de colonne intitulé "Passeport". Simultanément, nous avons activé Proactive DLP pour qu'il recherche les expressions régulières dont le mot-clé est "Passeport".
Le premier fichier Excel avec l'en-tête de la colonne "Passeport".
Le deuxième fichier Excel sans l'en-tête de la colonne "Passeport".
Comme indiqué, en configurant une expression régulière pour détecter les numéros de passeport à 9 chiffres, Proactive DLP a détecté des informations sensibles dans les deux fichiers. Toutefois, lors de l'analyse du premier fichier, qui contenait l'en-tête de la colonne "Passeport", le seuil de certitude était élevé et le fichier a été bloqué.
Exploiter les métadonnées ajoutées par les systèmes de classification des données
Les métadonnées peuvent fournir des informations utiles à la classification de la sensibilité des fichiers. Il existe plusieurs systèmes qui classent automatiquement les documents à l'aide de métadonnées personnalisées ou de propriétés de documents, tels que Windows Azure Information Protection, Titus, etc. Ces systèmes ajoutent des informations spécifiques aux propriétés des fichiers démontrant le degré de confidentialité des documents. Proactive DLP peut désormais lire les propriétés des fichiers et bloquer les éléments sensibles en fonction de la configuration des règles. Regardez la démo ci-dessous pour comprendre comment Proactive DLP peut vous aider dans ce cas.
Dans cette démonstration, un document Microsoft Word, dont les propriétés ont été classées comme "Sensitivity" par Azure Information Protection, a été analysé par Proactive DLP. Avant le traitement, nous avons activé la vérification des métadonnées et ajouté une regex de métadonnées avec une regex de clé comme "Sensitivity" et une regex de valeur comme "Secret All Company". Une fois le fichier analysé, nous avons obtenu un résultat de blocage de fichier avec des détails sur les informations sensibles trouvées.
DLP v2.4 fournitUn certain nombre d'améliorations et de mises à jour qui augmentent les performances de Proactive DLP et répondent mieux à vos cas d'utilisation et à vos exigences en matière de sécurité :
- Listes de mots-clés personnalisées pour les expressions régulières
- Prise en charge de la fonction de rédaction sous Linux
- Traitement plus rapide avec une utilisation moindre des ressources
Détails de la publication
- Technologie : OPSWAT Proactive DLP
- Date de sortie : 7 juillet 2020
- Notes de mise à jour : 2.4
