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à des fins de référence aisée.
Prévention de perte de données (DLP) dans SharePoint Server 2016 inclut dix types d’informations sensibles qui sont prêtes à utiliser dans vos stratégies DLP. Cette rubrique répertorie tous ces types d’informations sensibles et indique qu’une stratégie DLP recherche quand il détecte chaque type. Un type d’informations sensibles est défini par un modèle qui peut être identifié par une expression régulière ou une fonction. En outre, preuve destinée tels que des mots clés et les totaux de contrôle peut servir à identifier un type d’informations sensibles. Proximité et niveau de confiance sont également utilisés dans le processus d’évaluation.
Mettre en forme
9 chiffres qui se trouve dans un modèle mis en forme ou non mis en forme
Modèle
Mise en forme :
Quatre chiffres commençant par 0, 1, 2, 3, 6, 7 ou 8
Un trait d’union
Quatre chiffres
Un trait d’union
Un chiffre
Non mis en forme :
9 chiffres consécutives commençant par 0, 1, 2, 3, 6, 7 ou 8
Somme de contrôle
Non
Définition
Une stratégie DLP est 75 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_aba_routing recherche de contenu qui correspond au modèle.
Un mot clé à partir de Keyword_ABA_Routing se trouve.
<!-- 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>
Mots clés
Keyword_ABA_Routing
ABA
ABA #
ABA routage #
numéro d’acheminement ABA
ABA #
abarouting #
numéro ABA
abaroutingnumber
association bancaire américaine routage #
numéro d’identification bancaire américain association
americanbankassociationrouting #
americanbankassociationroutingnumber
numéro d’identification bancaire
bankrouting #
bankroutingnumber
numéro d’acheminement lors des transferts
RTN
Mettre en forme
16 chiffres qui peuvent être mis en forme ou non mis en forme (dddddddddddddddd) et doit réussir le test Luhn.
Modèle
Modèle de très complexe et robuste qui détecte les cartes de toutes les marques principales dans le monde, y compris Visa, Mastercard, carte de découvrir, JCB, Express américain, cartes cadeaux et des cartes dîner.
Somme de contrôle
Oui, le total de contrôle Luhn
Définition
Une stratégie DLP est 85 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_credit_card recherche de contenu qui correspond au modèle.
Une des opérations suivantes est vraie :
Un mot clé à partir de Keyword_cc_verification se trouve.
Un mot clé à partir de Keyword_cc_name se trouve.
La fonction Func_expiration_date recherche une date dans le format de date correcte.
La somme de contrôle passe.
Une stratégie DLP est 65 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_credit_card recherche de contenu qui correspond au modèle.
Neuf chiffres qui commencent par « 9 » et contient un « 7 » ou « 8 » comme le quatrième chiffre, vous pouvez également mis en forme avec espaces ou des tirets
Modèle
Mise en forme :
Le chiffre « 9 »
Deux chiffres
Un espace ou un tiret
Un « 7 » ou « 8 »
Un chiffre
Un espace, ou un tiret
Quatre chiffres
Non mis en forme :
Le chiffre « 9 »
Deux chiffres
Un « 7 » ou « 8 »
Cinq chiffres
Somme de contrôle
Non
Définition
Une stratégie DLP est 85 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_formatted_itin recherche de contenu qui correspond au modèle.
Au moins une des opérations suivantes est vraie :
Un mot clé à partir de Keyword_itin se trouve.
La fonction Func_us_address trouve une adresse dans le format de date correcte.
La fonction Func_us_date recherche une date dans le format de date correcte.
Un mot clé à partir de Keyword_itin_collaborative se trouve.
Une stratégie DLP est 75 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_unformatted_itin recherche de contenu qui correspond au modèle.
Au moins une des opérations suivantes est vraie :
Un mot clé à partir de Keyword_itin_collaborative se trouve.
La fonction Func_us_address trouve une adresse dans le format de date correcte.
La fonction Func_us_date recherche une date dans le format de date correcte.
9 chiffres, qui se trouve dans un modèle mis en forme ou non mis en forme
Remarque : Si émis avant mid 2011, un numéro de sécurité sociale a fort mise en forme où certaines parties du nombre doivent être comprises dans certaines plages valide (mais il n’existe aucune somme de contrôle).
Modèle
Quatre fonctions recherchez des numéros de sécurité sociale dans quatre différents modèles :
Func_ssn recherche des numéros de sécurité sociale avec pré 2011 fort mise en forme qui sont mis en forme avec des tirets ou des espaces (jjjj jj jjj jjj-dd-dddd OR)
Func_unformatted_ssn recherche des numéros de sécurité sociale avec pré 2011 fort mise en forme qui sont non mis en forme en tant que neuf chiffres consécutifs (ddddddddd)
Func_randomized_formatted_ssn recherche des numéros de sécurité sociale post-2011 qui sont mis en forme avec des tirets ou des espaces (jjjj jj jjj jjj-dd-dddd OR)
Func_randomized_unformatted_ssn recherche des numéros de sécurité sociale post-2011 qui sont non mis en forme en tant que neuf chiffres consécutifs (ddddddddd)
Somme de contrôle
Non
Définition
Une stratégie DLP est 85 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_ssn recherche de contenu qui correspond au modèle.
Au moins une des opérations suivantes est vraie :
Un mot clé à partir de Keyword_ssn se trouve.
La fonction Func_us_date recherche une date dans le format de date correcte.
La fonction Func_us_address trouve une adresse dans le format de date correcte.
Une stratégie DLP est 75 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_unformatted_ssn recherche de contenu qui correspond au modèle.
Un mot clé à partir de Keyword_ssn se trouve.
Au moins une des opérations suivantes est vraie :
La fonction Func_us_date recherche une date dans le format de date correcte.
La fonction Func_us_address trouve une adresse dans le format de date correcte.
Une stratégie DLP est 65 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_randomized_formatted_ssn recherche de contenu qui correspond au modèle.
La fonction Func_ssn ne trouve pas de contenu qui correspond au modèle.
Au moins une des opérations suivantes est vraie :
Un mot clé à partir de Keyword_ssn se trouve.
La fonction Func_us_date recherche une date dans le format de date correcte.
La fonction Func_us_address trouve une adresse dans le format de date correcte.
Une stratégie DLP est 55 % sûr qu’il a été détecté ce type d’informations sensibles if, au sein d’une proximité 300 caractères :
La fonction Func_randomized_unformatted_ssn recherche de contenu qui correspond au modèle.
Un mot clé à partir de Keyword_ssn se trouve.
La fonction Func_unformatted_ssn ne trouve pas de contenu qui correspond au modèle.
Au moins une des opérations suivantes est vraie :
La fonction Func_us_date recherche une date dans le format de date correcte.
La fonction Func_us_address trouve une adresse dans le format de date correcte.
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