Détection de données Emplois

Détection de données Examine vos informations ciblées à l’aide de schémas de données définis par l’utilisateur et de tables cibles.

Détection de données fonctionne en planifiant d’abord une tâche dans la section Tâche de découverte de données . Lorsqu’une tâche planifiée s’exécute, tous les schémas de données actifs sont recherchés sur les tables cibles actuelles. Pour plus d’informations sur la création et la configuration d’une Détection de données tâche, reportez-vous à la section Configurer une Détection de données tâche.

Remarque :

Les travaux d’analyse d’échantillons analysent jusqu’à 10 000 enregistrements par table et par modèle.

Avertissement :

Si une tâche est exécutée deux fois en peu de temps, le nombre de lignes analysées peut renvoyer 0 pour la deuxième exécution.

Détection de données Schémas de données

La section Schémas de données affiche tous les schémas de données actuels, actifs et inactifs. Un modèle de données est une expression régulière utilisée pour mettre en correspondance des données sensibles. Pour plus d’informations sur l’accès aux schémas de données et leur configuration, reportez-vous à la section Configurer des Détection de données schémas. La section Schémas de données actifs ne montre que les schémas actifs. Les schémas inactifs n’apparaissent pas.

Tables cibles

La section Tables cibles répertorie toutes les tables qui peuvent être traitées pour une tâche. Pour accéder aux tables cibles, sélectionnez Tables cibles.

Les tables suivantes ne sont pas prises en charge :

• sr
• sysx
• v
• SH$
• syslog
• UA
• UsageAnalytics
• Ecc
• cloner
• JRobin
• papa
• sla_repair_log
• analyse
• Gcf
• fm_log
• journal
• np$
• sn_data_discovery
• dp_configuration
• dp_federated_job
• dp_field_technique
• dp_job
• dp_job_summary
• dp_primary_reference
• dp_technique
• data_classification
• m2m_dictionary_dataclass

Configuration granulaire

L’outil Configuration granulaire active des contrôles plus spécifiques et affinés pour détecter des données sensibles dans une table. Cependant, il existe des différences essentielles dans son fonctionnement par rapport à un travail de découverte de données traditionnel. Une configuration granulaire analyse uniquement les colonnes spécifiées d’une table pour la découverte, en rapportant ses conclusions par enregistrement. Les actions des résultats issus de l’analyse des configurations granulaires, appelées résultats granulaires, sont spécifiées par enregistrement et nécessitent l’anonymisation du rôle data_privacy_admin.