[Перевод] Масштабируемая классификация данных для безопасности и конфиденциальности

Классификация данных на основе контента — это открытая задача. Традиционные системы предотвращения потери данных (DLP) решают эту проблему путем снятия отпечатков пальцев с соответствующих данных и мониторинга конечных точек для снятия отпечатков пальцев. Учитывая большое количество постоянно меняющихся ресурсов данных в Facebook, этот подход не только не масштабируется, но и неэффективен для определения того, где находятся данные. Эта статья посвящена сквозной системе, построенной для обнаружения чувствительных семантических типов в Facebook в масштабе и автоматического обеспечения хранения данных и контроля доступа. Описанный здесь подход — это наша первая сквозная система конфиденциальности, которая пытается решить эту проблему путем включения сигналов данных, машинного обучения и традиционных методов снятия отпечатков для отображения и классификации всех данных в Facebook. Описанная система эксплуатируется в производственной среде, достигая среднего балла F2 0,9+ по различным классам конфиденциальности при обработке большого количества ресурсов данных в десятках хранилищ. Представляем перевод публикации Facebook на ArXiv о масштабируемой классификации данных для обеспечения безопасности и конфиденциальности на основе машинного обучения. Добро пожаловать

Источник: Хабрахабр