Cyberattacchi alimentati dall'intelligenza artificiale: Come individuare, prevenire e difendersi dalle minacce intelligenti

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Introduzione della classificazione avanzata dei documenti basata sull'intelligenza artificiale in OPSWAT Proactive DLP

da Armin Ziaie Tabari, Ph.D., Responsabile del programma tecnico
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Siamo entusiasti di presentare gli ultimi miglioramenti di OPSWAT Proactive Data Loss Prevention (DLP), la classificazione dei documenti basata sull'intelligenza artificiale. Proactive DLP ora rileva i contenuti non sicuri per il lavoro (NSFW) nelle immagini e nel testo.Inoltre, classifica i documenti di identità personale in base a strutture documentali comuni, consentendo alle organizzazioni di bloccare i documenti sospetti al di fuori delle politiche.

OPSWAT Proactive DLP protegge i dati critici della vostra organizzazione. Quest'ultima versione aggiunge funzioni di rilevamento dei contenuti NSFW per identificare immagini per adulti e testi tossici in immagini e documenti. Iniziare a utilizzare OPSWAT Proactive DLP è semplice ed è ora completamente integrato in MetaDefender Cloud, la nostra piattaforma di cybersecurity basata sul cloud.

Caratteristiche di identificazione dei documenti

Approfondiamo le nuove funzionalità di identificazione dei documenti di OPSWAT Proactive DLP .

Rilevamento dei contenuti non sicuri per il lavoro (NSFW)

1. Rilevamento di contenuti per adulti nelle immagini

Il rilevamento di contenuti offensivi o per adulti nelle immagini è stata una sfida significativa che ha richiesto il controllo manuale e la segnalazione dei contenuti offensivi. Grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento profondo, oggi possiamo classificare automaticamente le immagini NSFW con grande precisione.

La nostra intelligenza artificiale avanzata identifica i contenuti espliciti e suggestivi per adulti all'interno delle immagini, rendendo più facile per le vostre piattaforme aziendali rimanere user-friendly e prive di materiale inappropriato. Questa funzionalità include immagini, cartoni animati e anime. Gli utenti hanno la possibilità di sfocare automaticamente le immagini per adulti.

2. Rilevamento del linguaggio offensivo nei testi

Il rilevamento del linguaggio offensivo basato sul testo va oltre le immagini per individuare i contenuti offensivi e tossici nei documenti e nelle e-mail. La nostra intelligenza artificiale utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per identificare e segnalare i contenuti offensivi all'interno del testo, compreso il linguaggio dannoso o inappropriato.

Esempio di linguaggio tossico nelle e-mail
Esempio di linguaggio tossico elaborato da OPSWAT Proactive DLP

Un'interfaccia utente semplice consente agli utenti di filtrare, sfocare e ridurre i contenuti offensivi in MetaDefender Core . Si seleziona il tipo di documento per lo scopo previsto, ad esempio NSFW.

Esempio di linguaggio tossico elaborato da OPSWAT Proactive DLP

Rilevamento di documenti d'identità personali con l'ausilio dell'IA

Proactive DLP utilizza la tecnologia AI combinata con l'OCR avanzato per classificare i documenti di identità personale in base a strutture comuni come foto e testo. Se viene rilevato un potenziale documento di identità personale, gli utenti possono scegliere se bloccarlo o consentirlo.

Passaporto identificativo rilevato dall'uomo
Passaporto identificativo non rilevato dall'uomo

Protezione proattiva dalla perdita di dati nel Cloud

MetaDefender Cloud include ora il motore Proactive DLP che identifica e segnala i dati sensibili all'interno dei file, dai numeri di carta di credito (CCN) e di previdenza sociale (SSN) a IPv4 e Classless Inter-Domain Routing (CIDR). Supportando un'ampia gamma di formati di file, tra cui documenti di Microsoft Office e PDF, il motore Proactive DLP consente a MetaDefender Cloud di rilevare e agire, bloccando, impedendo o consentendo il trasferimento di dati tra le reti.

Un ulteriore livello di precisione è dato dal Certainty Score, una metrica definita dalla rilevanza dei dati identificati nel loro contesto specifico. Questo punteggio deriva da un'analisi completa che prende in considerazione fattori quali il numero di cifre, i risultati della ricerca del numero di identificazione bancaria (BIN) e la rilevanza contestuale complessiva. Gli utenti possono osservare valori di Certainty Score che vanno da Very Low a Very High, fornendo una comprensione sfumata dei livelli di fiducia associati al processo di identificazione dei dati. Con l'aggiunta della funzione DLP, MetaDefender Cloud offre un approccio completo e articolato alla protezione delle informazioni sensibili.

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