
Sehen Sie, wie künstliche Intelligenz von Fortras Data Classification Suite genutzt wird, um Daten zu identifizieren und zu klassifizieren, was den Endbenutzern die Arbeit erleichtert.
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.
Fachartikel

KI vor Sicherheit: Alle Fortune-500-Konzerne setzen auf künstliche Intelligenz – Schutzmaßnahmen hinken hinterher

Gefahr aus dem Code: Hackergruppe Water Curse nutzt GitHub für Malware-Verbreitung

Jenseits der Checkliste: Warum Angreifer Ihre Fehlkonfigurationen lieben – und wie Sie sie stoppen können

Wie Sie eine Systemhärtung bestens in Ihr Windows 11 Rollout Projekt integrieren

Vom Aushängeschild zum Sicherheitsrisiko: Warum Ihre Website ein Angriffsziel ist
Studien

Studie: Mehrheit der Beschäftigten hält KI am Arbeitsplatz für überschätzt

NTT DATA-Studie: Mangelde Abstimmung im C-Level bei Einführung von GenAI

PwC-Studie: Künstliche Intelligenz vervielfacht Produktivität und steigert Gehälter deutlich

TÜV-Studie: Cyberangriffe auf 15 Prozent der Unternehmen – Phishing bleibt Hauptbedrohung

Rasante Verbreitung von GenAI bringt Chancen und Risiken – Bericht zeigt alarmierende Entwicklung im Jahr 2025
Whitepaper

BSI-leitet G7-Arbeitsgruppe: Gemeinsames Konzept für eine „SBOM for AI“ veröffentlicht

NIST stellt 19 Modelle für Zero-Trust-Architekturen vor

Wirtschaft fordert deutsche Cloud-Alternativen – Abhängigkeit von US-Anbietern wächst

Internationale Behörden warnen vor Play-Ransomware: Neue Angriffsmethoden entdeckt
