利用 Excel 文件中的列标题和行标题提高确定性水平
大多数用户经常在 Excel 工作表中添加列和行标签，指定每列或每行包含的信息类型。例如，如果每一行都是客户记录，则可能会在列上标注 "客户姓名"、"电子邮件地址"、"客户 ID "等标题。因此，列和行标题可用于识别 Excel 文件中的敏感信息。
通过扫描列和行的标题，Proactive DLP 现在能够提高检测 Excel 文件中敏感数据的确定性。请观看下面的演示，了解其实际效果。在该演示中，我们准备了两个包含护照号码的 Excel 文件。其中只有一个文件的列头标有 "护照"。同时，我们启用了Proactive DLP 来检查以 "护照 "为关键字的正则表达式。
带有 "护照 "列标题的第一个 Excel 文件
第二个 Excel 文件没有 "护照 "列标题
如图所示，通过配置正则表达式来检测 9 位数的护照号码，Proactive DLP 在两个文件中都检测到了敏感信息。但是，在扫描包含 "护照 "列标题的第一个文件时，确定性阈值较高，文件被阻止。
利用数据分类系统添加的元数据信息
元数据可提供有助于对文件敏感性进行分类的信息。有几种系统可以使用自定义元数据或文件属性自动对文件进行分类，如 Windows Azure Information Protection、Titus 等。Proactive DLP 现在可以读取文件属性，并根据规则配置阻止敏感项。观看下面的演示，了解Proactive DLP 在这种情况下如何提供帮助。
在此演示中，我们使用Proactive DLP 扫描了一份 Microsoft Word 文档，Azure 信息保护将其属性归类为 "敏感性"。在处理之前，我们启用了元数据检查，并添加了一个元数据 regex，其中 key regex 为 "敏感性"，value regex 为 "所有公司的机密"。扫描文件后，我们得到了文件阻止结果，其中包含发现的敏感信息的详细信息。
DLP v2.4 提供了DLP v2.4 提供了一系列改进和更新，可提高Proactive DLP 性能，更好地满足您的使用案例和安全需求，例如
- 用于正则表达式的自定义关键字列表
- 支持 Linux 上的编辑功能
- 处理速度更快，资源占用更少
发布详情
- 技术：OPSWAT Proactive DLP
- 发布日期发布日期： 2020 年 7 月 7 日
- 版本说明： 2.4
