От хаоса к порядку: как ML помогает искать и защищать конфиденциальную информацию

В современном мире объемы данных растут экспоненциально: компании ежедневно генерируют и обрабатывают огромные массивы информации — от реляционных баз данных и текстовых документов до изображений, аудио и видео. С ростом объемов информации усложняется и ее защита, особенно в отношении чувствительных сведений: персональных данных сотрудников и клиентов, финансовой информации, корпоративных документов и других конфиденциальных материалов.

Традиционные методы обнаружения и классификации информации, основанные на формальной экспертизе и регулярных выражениях, демонстрируют ограниченную эффективность: они неплохо работают для стандартных форматов, таких как email-адреса и банковские карты, но могут не покрывать с должной полнотой обнаружение в реальных сценариях. На помощь приходит машинное обучение, позволяющее автоматизировать процесс классификации, учитывать контекст и работать с разными источниками информации.

Меня зовут Вадим Безбородов. Мы c Максимом Митрофановым в департаменте Data science & ML в Positive Technologies занимаемся исследованием и внедрением машинного обучения в продукты компании. В этой статье расскажем о наших исследованиях и внедрении ML в модуль поиска и классификации чувствительных данных в PT Data Security.

Источник: Хабрахабр