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Textklassifizierung und -entfernung

Textklassifizierung

Ausgangspunkt ist die folgende Texteingabe:

Please update my records with the following information:
Email address: foo@example.com

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

Die Ausgabe ist eine Liste von Ergebnissen, die in die folgenden Kategorien gegliedert sind:

InfoType
Likelihood
Offset (wo im String der potenzielle InfoType gefunden wurde)

Die Beispielausgabe ist in der folgenden Tabelle dargestellt.

`InfoType`	`Likelihood`	`Offset`
`US_HEALTHCARE_NPI`	`VERY_LIKELY`	`122`
`EMAIL_ADDRESS`	`LIKELY`	`72`
`US_DRIVERS_LICENSE_NUMBER`	`LIKELY`	`155`
`CANADA_BC_PHN`	`VERY_UNLIKELY`	`122`
`UK_TAXPAYER_REFERENCE`	`VERY_UNLIKELY`	`122`
`CANADA_PASSPORT`	`VERY_UNLIKELY`	`155`

Automatisches Entfernen von Text

Beim automatischen Entfernen erhalten Sie anstelle einer Ergebnisliste direkt eine Ausgabe, bei der die sensiblen Daten bereits entfernt sind.

Beispieleingabe für automatisches Entfernen:

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Beispielausgabe mit einem Platzhalter vom Typ "***":

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National Provider Identifier: ***

Driver's license: ***

Ressourcen

Weitere Informationen dazu, wie Sie Cloud DLP zum Entfernen von Text verwenden, finden Sie unter Sensible Daten aus Textinhalten entfernen.
Weitere Informationen dazu, wie Sie Cloud DLP zur De-Identifikation sensibler Daten in Textinhalten verwenden, darunter auch das "Maskieren" von sensiblen Daten, Ersetzen von sensiblen Daten durch einen "Token"-String sowie Verschlüsseln und Ersetzen von sensiblen Daten mithilfe eines zufällig generierten oder vorgegebenen Schlüssels, finden Sie unter Sensible Daten in Textinhalten de-identifizieren.