Clasificación de textos
Dada la siguiente entrada de texto:
Please update my records with the following information: Email address: foo@example.com National Provider Identifier: 1245319599 Driver's license: AC333991
El resultado es una lista de hallazgos, organizada en las siguientes categorías:
InfoType
Likelihood
Offset
(dónde se ha encontrado elInfoType
potencial en la cadena)
En la tabla de abajo se muestra un ejemplo de resultado.
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 |
Ocultación automática de texto
La redacción automática genera un resultado con las coincidencias de datos sensibles eliminadas en lugar de proporcionarte una lista de resultados.
Ejemplo de entrada de ocultación de automatización:
Please update my records with the following information: Email address: foo@example.com National Provider Identifier: 1245319599 Driver's license: AC333991
Ejemplo de resultado con el marcador de posición "***":
Please update my records with the following information: Email address: *** National Provider Identifier: *** Driver's license: ***
Recursos
- Para obtener más información sobre cómo usar Protección de Datos Sensibles para ocultar texto, consulta el artículo Ocultar datos sensibles en contenido de texto.
- Para obtener más información sobre cómo usar Protección de Datos Sensibles para desidentificar datos sensibles en contenido de texto (lo que incluye "enmascarar" datos sensibles, sustituir datos sensibles por una cadena de "token" y cifrar y sustituir datos sensibles mediante una clave generada aleatoriamente o predeterminada), consulta el artículo Desidentificar datos sensibles en contenido de texto.