Wonach die Typen vertraulicher Informationen in SharePoint Server 2016 suchen

9 Ziffern mit formatiertem oder unformatiertem Muster

Formatiert:

• Vier Ziffern, beginnend mit 0, 1, 2, 3, 6, 7 oder 8

• Ein Bindestrich

• Vier Ziffern

• Ein Bindestrich

• Eine Ziffer

Unformatiert:

• 9 aufeinander folgende Ziffern, beginnend mit 0, 1, 2, 3, 6, 7 oder 8

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_aba_routing findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_ABA_Routing gefunden.

<!-- ABA Routing Number -->
<Entity id="cb353f78-2b72-4c3c-8827-92ebe4f69fdf" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
      <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Func_aba_routing" />
        <Match idRef="Keyword_ABA_Routing" />
      </Pattern>
 </Entity>

16 Stellen die formatiert werden können oder nicht formatierte (Dddddddddddddddd) und den Luhn-Test bestehen muss.

Sehr komplexes und stabiles Muster, mit dem alle wichtigen Karten weltweit erkannt werden können, einschließlich Visa, MasterCard, Discover Card, JCB, American Express, Geschenkkarten und Diner-Karten

Ja, die Luhn-Prüfsumme

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 85 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_credit_card findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_cc_verification gefunden.

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_cc_name gefunden.

  • Die Funktion Func_expiration_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

• Die Prüfsumme ist gültig.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 65 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_credit_card findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Die Prüfsumme ist gültig.

<!-- Credit Card Number -->
<Entity id="50842eb7-edc8-4019-85dd-5a5c1f2bb085" patternsProximity="300" recommendedConfidence="85">
  <Pattern confidenceLevel="85">
        <IdMatch idRef="Func_credit_card" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_cc_verification" />
          <Match idRef="Keyword_cc_name" />
          <Match idRef="Func_expiration_date" />
        </Any>
  </Pattern>
  <Pattern confidenceLevel="65">
        <IdMatch idRef="Func_credit_card" />
  </Pattern>
</Entity>

16 Ziffern

Sehr komplexes und stabiles Muster

Ja

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 85 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_eu_debit_card findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_eu_debit_card gefunden.

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_card_terms_dict gefunden.

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_card_security_terms_dict gefunden.

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_card_expiration_terms_dict gefunden.

  • Die Funktion Func_eu_date1 findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

  • Die Funktion Func_eu_date2 findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

• Die Prüfsumme ist gültig.

<!-- EU Debit Card Number -->
<Entity id="0e9b3178-9678-47dd-a509-37222ca96b42" patternsProximity="300" recommendedConfidence="85">
  <Pattern confidenceLevel="85">
        <IdMatch idRef="Func_eu_debit_card" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_eu_debit_card" />
          <Match idRef="Keyword_card_terms_dict" />
          <Match idRef="Keyword_card_security_terms_dict" />
          <Match idRef="Keyword_card_expiration_terms_dict" />
          <Match idRef="Func_expiration_date" />
          <Match idRef="Func_eu_date" />
          <Match idRef="Func_eu_date1" />
          <Match idRef="Func_eu_date2" />
        </Any>
  </Pattern>
</Entity>

Vier Buchstaben gefolgt von 5-31 Buchstaben oder Ziffern

Vier Buchstaben gefolgt von 5-31 Buchstaben oder Ziffern:

• Vier Buchstaben für den Bankcode (keine Groß- oder Kleinschreibung)

• Ein optionales Leerzeichen

• 4-28 Buchstaben oder Ziffern (Basic Bank Account Number, BBAN)

• Ein optionales Leerzeichen

• 1-3 Buchstaben oder Ziffern (restliche BBAN)

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Der reguläre Ausdruck Regex_swift findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_swift gefunden.

<Entity id="cb2ab58c-9cb8-4c81-baf8-a4e106791df4" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
<Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Regex_swift" />
        <Match idRef="Keyword_swift" />
    </Pattern>
</Entity>

7 oder 9 Zeichen mit Leerzeichen oder Striche getrennt

Zwei möglichen Muster:

• Zwei Buchstaben (gültige NINOs verwenden nur bestimmte Zeichen in dieses Präfix, dem dieses Muster überprüft; nicht Groß-/Kleinschreibung beachtet)

• Sechs Ziffern

• Entweder 'A', 'B', 'C', oder hatten ' (wie das Präfix, nur bestimmte Zeichen in das Suffix; nicht Groß-/Kleinschreibung zulässig sind)

ODER

• Zwei Buchstaben

• Ein Leerzeichen oder ein Gedankenstrich

• Zwei Ziffern

• Ein Leerzeichen oder ein Gedankenstrich

• Zwei Ziffern

• Ein Leerzeichen oder ein Gedankenstrich

• Zwei Ziffern

• Ein Leerzeichen oder ein Gedankenstrich

• Entweder 'A', 'B', 'C', oder hatten '

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 85 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_uk_nino findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_uk_nino gefunden.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_uk_nino findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird kein Schlüsselwort aus Keyword_uk_nino gefunden.

<!-- U.K. NINO -->
<Entity id="16c07343-c26f-49d2-a987-3daf717e94cc" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
    <Pattern confidenceLevel="85">
        <IdMatch idRef="Func_uk_nino" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_uk_nino" />
        </Any>
    </Pattern>    
     <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Func_uk_nino" />
        <Any minMatches="0" maxMatches="0">
          <Match idRef="Keyword_uk_nino" />
        </Any>
    </Pattern>
</Entity>

Neun Ziffern

Neun aufeinander folgende Ziffern

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_usa_uk_passport findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_passport gefunden.

<Entity id="178ec42a-18b4-47cc-85c7-d62c92fd67f8" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
    <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Func_usa_uk_passport" />
        <Match idRef="Keyword_passport" />
    </Pattern>
</Entity>

4-17 Ziffern

4-17 aufeinander folgende Ziffern

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Der reguläre Ausdruck Regex_usa_bank_account_number findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_usa_Bank_Account gefunden.

<!-- U.S. Bank Account Number -->
<Entity id="a2ce32a8-f935-4bb6-8e96-2a5157672e2c" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
    <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Regex_usa_bank_account_number" />
        <Match idRef="Keyword_usa_Bank_Account" />
    </Pattern>
</Entity>

Je nach Bundesstaat unterschiedlich

Je nach Bundesstaat, z. B. New York:

• Neun Ziffern formatiert wie TTT TTT TTT entsprechen wird.

• Neun Ziffern wie Ddddddddd stimmen nicht überein.

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_new_york_drivers_license_number findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_[state_name]_drivers_license_name gefunden.

• Ein Schlüsselwort aus Keyword_us_drivers_license gefunden wird.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 65 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_new_york_drivers_license_number findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_[state_name]_drivers_license_name gefunden.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_us_drivers_license_abbreviations gefunden.

• Es wird kein Schlüsselwort aus Keyword_us_drivers_license gefunden.

    <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Func_new_york_drivers_license_number" />
        <Match idRef="Keyword_new_york_drivers_license_name" />
        <Match idRef="Keyword_us_drivers_license" />
    </Pattern>
    <Pattern confidenceLevel="65">
        <IdMatch idRef="Func_new_york_drivers_license_number" />
        <Match idRef="Keyword_new_york_drivers_license_name" />
        <Match idRef="Keyword_us_drivers_license_abbreviations" />
        <Any minMatches="0" maxMatches="0">
          <Match idRef="Keyword_us_drivers_license" />
        </Any>
    </Pattern>

Neun Ziffern, die mit einer "9" beginnen und an vierter Stelle eine "7" oder "8" aufweisen, optional mit Leerzeichen oder Gedankenstrichen formatiert

Formatiert:

• Die Ziffer "9"

• Zwei Ziffern

• Ein Leerzeichen oder ein Gedankenstrich

• Eine "7" oder "8"

• Eine Ziffer

• Ein Leerzeichen oder ein Gedankenstrich

• Vier Ziffern

Unformatiert:

• Die Ziffer "9"

• Zwei Ziffern

• Eine "7" oder "8"

• Fünf Ziffern

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 85 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_formatted_itin findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_itin gefunden.

  • Die Funktion Func_us_address findet eine Adresse im korrekten Datenformat.

  • Die Funktion Func_us_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_itin_collaborative gefunden.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_unformatted_itin findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_itin_collaborative gefunden.

  • Die Funktion Func_us_address findet eine Adresse im korrekten Datenformat.

  • Die Funktion Func_us_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

<!-- U.S. Individual Taxpayer Identification Number (ITIN) -->
<Entity id="e55e2a32-f92d-4985-a35d-a0b269eb687b" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
    <Pattern confidenceLevel="85">
        <IdMatch idRef="Func_formatted_itin" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_itin" />
          <Match idRef="Func_us_address" />
          <Match idRef="Func_us_date" />
          <Match idRef="Keyword_itin_collaborative" />
        </Any>
    </Pattern>
    <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Func_unformatted_itin" />
        <Match idRef="Keyword_itin" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_itin_collaborative" />
          <Match idRef="Func_us_address" />
          <Match idRef="Func_us_date" />
        </Any>
    </Pattern>
</Entity>

9 Ziffern mit formatiertem oder unformatiertem Muster

Vier Funktionen suchen nach SSNs vier unterschiedlichen Mustern:

• Func_ssn findet SSNs mit Pre-2011 signifikante Formatierung, die mit Striche oder Leerzeichen (TTT-TT-Dddd oder TTT TT Dddd) formatiert sind

• Func_unformatted_ssn findet SSNs mit Pre-2011 signifikante Formatierung, die nicht als neun aufeinander folgenden Ziffern (Ddddddddd) formatiert sind

• Func_randomized_formatted_ssn findet Führerschein-Beitrag-2011, die mit Striche oder Leerzeichen (TTT-TT-Dddd oder TTT TT Dddd) formatiert sind

• Func_randomized_unformatted_ssn findet Führerschein-Beitrag-2011, die nicht als neun aufeinander folgenden Ziffern (Ddddddddd) formatiert sind

Nein

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 85 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_ssn findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_ssn gefunden.

  • Die Funktion Func_us_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

  • Die Funktion Func_us_address findet eine Adresse im korrekten Datenformat.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 75 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_unformatted_ssn findet Inhalt, der mit dem Muster übereinstimmt.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_ssn gefunden.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Die Funktion Func_us_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

  • Die Funktion Func_us_address findet eine Adresse im korrekten Datenformat.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 65 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_randomized_formatted_ssn findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Die Funktion Func_ssn findet keinen Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_ssn gefunden.

  • Die Funktion Func_us_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

  • Die Funktion Func_us_address findet eine Adresse im korrekten Datenformat.

Mit einer DLP-Richtlinie kann dieser vertrauliche Datentyp zu 55 % erkannt werden, wenn, innerhalb einer Näherung von 300 Zeichen, Folgendes zutrifft:

• Die Funktion Func_randomized_unformatted_ssn findet Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Es wird ein Schlüsselwort aus Keyword_ssn gefunden.

• Die Funktion Func_unformatted_ssn findet keinen Inhalt, der dem Muster entspricht.

• Mindestens eine der folgenden Bedingungen trifft zu:

  • Die Funktion Func_us_date findet ein Datum im korrekten Datumsformat.

  • Die Funktion Func_us_address findet eine Adresse im korrekten Datenformat.

<!-- U.S. Social Security Number (SSN) -->
<Entity id="a44669fe-0d48-453d-a9b1-2cc83f2cba77" patternsProximity="300" recommendedConfidence="75">
    <Pattern confidenceLevel="85">
        <IdMatch idRef="Func_ssn" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_ssn" />
          <Match idRef="Func_us_date" />
          <Match idRef="Func_us_address" />
        </Any>
    </Pattern>
    <Pattern confidenceLevel="75">
        <IdMatch idRef="Func_unformatted_ssn" />
        <Match idRef="Keyword_ssn" />
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Func_us_date" />
          <Match idRef="Func_us_address" />
        </Any>
    </Pattern>
    <Pattern confidenceLevel="65">
        <IdMatch idRef="Func_randomized_formatted_ssn" />
        <Any minMatches="0" maxMatches="0">
          <Match idRef="Func_ssn" />
        </Any>
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Keyword_ssn" />
          <Match idRef="Func_us_date" />
          <Match idRef="Func_us_address" />
        </Any>
    </Pattern>
    <Pattern confidenceLevel="55">
        <IdMatch idRef="Func_randomized_unformatted_ssn" />
        <Match idRef="Keyword_ssn" />
        <Any minMatches="0" maxMatches="0">
          <Match idRef="Func_unformatted_ssn" />
        </Any>
        <Any minMatches="1">
          <Match idRef="Func_us_date" />
          <Match idRef="Func_us_address" />
        </Any>
    </Pattern>
</Entity>