SharePoint Server 2016'da hassas bilgi türlerinin aramak

biçimlendirilmiş veya biçimlendirilmemiş kalıpta olabilecek 9 basamak

Biçimlendirilmiş:

• 0, 1, 2, 3, 6, 7 veya 8 ile başlayarak dört basamaklı

• Tire

• Dört basamaklı

• Tire

• Basamak

Biçimlendirilmemiş:

• 0, 1, 2, 3, 6, 7 veya 8 ile başlayan 9 ardışık basamak

Hayır

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_aba_routing örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_ABA_Routing bulabilirsiniz.

<!-- 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>

hangi biçimlendirilebilir 16 basamağa veya biçimlendirilmemiş (dddddddddddddddd) ve Luhn test geçmesi gerekir.

Worldwide Visa, Mastercard, kartı keşfedin, JCB, Amerikan Express, hediye kartları ve diner kartları dahil olmak üzere tüm ana markalar kartlarını algılarsa oldukça karmaşık ve sağlam desen.

Evet, Luhn sağlama

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %85 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_credit_card örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Aşağıdaki koşullardan biri:

  • Bir anahtar sözcük Keyword_cc_verification bulabilirsiniz.

  • Bir anahtar sözcük Keyword_cc_name bulabilirsiniz.

  • Func_expiration_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

• Sağlama geçirir.

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %65 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_credit_card örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Sağlama geçirir.

<!-- 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 basamağa

Çok karmaşık ve sağlam deseni

Evet

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %85 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_eu_debit_card örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Bir anahtar sözcük Keyword_eu_debit_card bulabilirsiniz.

  • Bir anahtar sözcük Keyword_card_terms_dict bulabilirsiniz.

  • Bir anahtar sözcük Keyword_card_security_terms_dict bulabilirsiniz.

  • Bir anahtar sözcük Keyword_card_expiration_terms_dict bulabilirsiniz.

  • Func_eu_date1 işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

  • Func_eu_date2 işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

• Sağlama geçirir.

<!-- 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>

Ardından 5-31 harf veya basamak dört harfler

Ardından 5-31 harf veya basamak dört harfler:

• Dört harfli banka kodu (büyük/küçük harfe duyarlı değildir)

• İsteğe bağlı bir boşluk

• 4-28 harf veya basamak (temel banka hesabı numarası (Yapabilir))

• İsteğe bağlı bir boşluk

• 1-3 harf veya basamak (Yapabilir kalanı)

Hayır

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• Normal ifade Regex_swift örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_swift bulabilirsiniz.

<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 veya boşluk veya tire ayrılmış 9 karakter

İki olası desenleri:

• İki harf (geçerli NINOs kullanma yalnızca belirli karakterleri Bu desen doğruladıktan; bu öneki içinde değil büyük/küçük harf duyarlı)

• Altı basamak

• Ya da 'A', 'B', 'C' ya da sahip ' (ister öneki, yalnızca belirli karakterleri sonekini; büyük/küçük harfe duyarlı izin verilmez)

VEYA

• İki harf

• Bir boşluk veya tire

• İki basamaklı

• Bir boşluk veya tire

• İki basamaklı

• Bir boşluk veya tire

• İki basamaklı

• Bir boşluk veya tire

• Ya da 'A', 'B', 'C' ya da sahip '

Hayır

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %85 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_uk_nino örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_uk_nino bulabilirsiniz.

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_uk_nino örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Anahtar sözcük Keyword_uk_nino gelen bulabilirsiniz.

<!-- 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>

Dokuz basamak

Dokuz ardışık basamak

Hayır

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_usa_uk_passport örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_passport bulabilirsiniz.

<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 basamak

4-17 ardışık basamak

Hayır

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• Normal ifade Regex_usa_bank_account_number örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_usa_Bank_Account bulabilirsiniz.

<!-- 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>

Durumuna bağlıdır

--Örneğin, İstanbul durumuna bağlıdır:

• Dokuz basamak ggg ggg ggg eşleştirir gibi biçimlendirilmiş.

• Ddddddddd gibi dokuz basamak eşleşmez.

Hayır

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_new_york_drivers_license_number örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_[state_name]_drivers_license_name bulabilirsiniz.

• Bir anahtar sözcük Keyword_us_drivers_license bulabilirsiniz.

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %65 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_new_york_drivers_license_number örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_[state_name]_drivers_license_name bulabilirsiniz.

• Bir anahtar sözcük Keyword_us_drivers_license_abbreviations bulabilirsiniz.

• Anahtar sözcük Keyword_us_drivers_license gelen bulabilirsiniz.

    <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>

Bir "9" başlatın ve bir "7" veya "8" dördüncü basamak olarak içeren dokuz basamak isteğe bağlı olarak biçimlendirilmiş boşluk veya tire ile

Biçimlendirilmiş:

• Rakam "9"

• İki basamaklı

• Bir boşluk veya tire

• "7" veya "8"

• Basamak

• Bir boşluk veya tire

• Dört basamaklı

Biçimlendirilmemiş:

• Rakam "9"

• İki basamaklı

• "7" veya "8"

• Beş basamaklı

Hayır

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %85 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_formatted_itin örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Bir anahtar sözcük Keyword_itin bulabilirsiniz.

  • Adres işlevi Func_us_address doğru tarih biçiminde bulur.

  • Func_us_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

  • Bir anahtar sözcük Keyword_itin_collaborative bulabilirsiniz.

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_unformatted_itin örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Bir anahtar sözcük Keyword_itin_collaborative bulabilirsiniz.

  • Adres işlevi Func_us_address doğru tarih biçiminde bulur.

  • Func_us_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

<!-- 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>

biçimlendirilmiş veya biçimlendirilmemiş kalıpta olabilir 9 basamak

Dört işlevleri SSNs için dört farklı desenleri bakın:

• öncesi 2011 güçlü tire veya boşluk (ggg gg gggg veya ggg gg gggg) ile biçimlendirilen biçimlendirmeyle SSNs Func_ssn bulur

• öncesi 2011 güçlü dokuz ardışık basamaklı (ddddddddd) olarak biçimlendirilmemiş olan biçimlendirmeyle SSNs Func_unformatted_ssn bulur

• tire veya boşluk (ggg gg gggg veya ggg gg gggg) ile biçimlendirilmiş gönderi 2011 SSNs Func_randomized_formatted_ssn bulur

• dokuz ardışık basamaklı (ddddddddd) olarak biçimlendirilmemiş gönderi 2011 SSNs Func_randomized_unformatted_ssn bulur

Hayır

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %85 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_ssn örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Bir anahtar sözcük Keyword_ssn bulabilirsiniz.

  • Func_us_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

  • Adres işlevi Func_us_address doğru tarih biçiminde bulur.

Bir şablondan DLP İlkesi % 75 bu tür hassas bilgiler algıladığı emin olduğu bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_unformatted_ssn örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_ssn bulabilirsiniz.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Func_us_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

  • Adres işlevi Func_us_address doğru tarih biçiminde bulur.

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %65 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_randomized_formatted_ssn örnekle eşleşen içeriği bulur.

• İşlev Func_ssn örnekle eşleşen içeriği bulmaz.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Bir anahtar sözcük Keyword_ssn bulabilirsiniz.

  • Func_us_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

  • Adres işlevi Func_us_address doğru tarih biçiminde bulur.

Bu tür hassas bilgiler algıladığı emin %55 DLP ilkesi olan bir yakınlık 300 karakter içinde Eğer:

• İşlev Func_randomized_unformatted_ssn örnekle eşleşen içeriği bulur.

• Bir anahtar sözcük Keyword_ssn bulabilirsiniz.

• İşlev Func_unformatted_ssn örnekle eşleşen içeriği bulmaz.

• Aşağıdaki en az biri doğruysa:

  • Func_us_date işlevi doğru tarih biçiminde bir tarih bulur.

  • Adres işlevi Func_us_address doğru tarih biçiminde bulur.

<!-- 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>