DLP ルールを微調整するには、機密データを見つけるために使う式にブール演算子と近接演算子を追加します。
ブール式を使用すると、複数のデータ識別子にAND演算子とOR演算子を追加して分類を作成できます。例えば、クレジットカード番号を検索する場合、ただし米国の銀行のものだけに絞る場合、文書内に両方の識別子が存在することを保証する分類を作成できます。
ブール演算子を追加するには：
- ルールを作成する際に、定義済みの識別子Selectか、カスタム識別子を作成します。
- 詳細オプションのページで、「分類を追加するにはここをクリック」の下にある識別子をクリックします。
- AND、OR、NOTなどのブール式ボタンのいずれかをクリックしてください。
- 2つ目の識別子をクリックしてください。複数の識別子の間に、1つ以上のブール式を挿入できます。
- 完了したら、 Nextをクリックしてください。
近接演算子は、文書内で互いに一定の距離内にあるデータ識別子をチェックします。これを実現するには、 DLPルールのNEAR演算子を使用します。 NEAR演算子はAND演算子に似ていますが、NEAR演算子はデータの近接性を示す文字範囲を指定することで、識別子が近接していることを保証します。各NEAR演算子は、それぞれ独自の文字範囲を持つことができます。NEAR演算子の最大範囲は1000文字に設定されています。
AND演算子と同様に、文書内で識別子が見つかる順序は関係ありません。このルールは、P1の後にP2、P3、またはP0が続くことを検出できます。NEAR演算子を追加すると、隣接するフィールドに表示されている数値がルールに追加されます。矢印を使用するか、希望の数字を入力します。
近接演算子を使用するには:
- ルールを作成する際に、定義済みの識別子Selectか、カスタム識別子を作成します。
- 詳細オプションのページで、「分類を追加するにはここをクリック」の下にある識別子をクリックします。
- NEARをクリックしてください。NEAR演算子は、項の最も外側の文字間のバイト数をカウントします。例えば、「This is a sentence」という文の中で「This」と「sentence」という2つの単語を一致させるには、NEAR演算子は指定された距離内でその2つの単語を探し、一致するものを見つけます。この例では、文に一致させるために必要な最小距離は18または19になります。
- 2つ目の識別子をクリックしてください。また 識別子の間に1つ以上のブール式を挿入することもできます。
- 完了したら、 Nextをクリックしてください。
グローバル識別子
少なくとも 2 つのデータ識別子を照合することを目的としたルールを作成する場合、グローバル データ識別子 (GDI) を使用する必要がある場合があります。 GDIは主に、ExcelドキュメントやCSVファイルなどの構造化データの検査を目的として設計されています。
次の例では、GDI の使用について詳しく説明します。
社会保障番号と姓を含むCSVファイルを考えてみましょう。社会保障番号（SSN）と姓の両方に一致するものを検索してファイルを検査したい場合は、そのようなルールを作成します。 AND ロジック。 このルールはデフォルトでは、単一の社会保障番号の語句と単一の姓を繰り返し照合します。例えば、文書にSSN（社会保障番号）の語句が5つと姓が5つ含まれている場合、各SSNの語句は1つの姓とペアになり、結果として5つのルールが一致します。ただし、CSVファイルに「SSN」という列ラベルがあり、その下に5行の姓がある場合、結果は単一のルール一致となり、SSNという用語が最初の姓と一致します。残りの4つの姓は、このファイルには他の社会保障番号に関する用語が含まれていないため、ルールに一致しません。
SSNという用語をGDIとして指定すると、ルールの一致結果が1から5に変わります。これは、SSNという用語が最初の姓に対して一度だけ使用されるのではなく、各姓に対して再利用されるためです。そのため、SSNという用語の性質は、単純なデータ識別子から、その後に続くすべてのオブジェクトに繰り返し一致するものへと変化する。
注記
グローバル指定は、GDIの最初のインスタンスが見つかった後にルールヒットとなるすべてのマッチにのみ適用されます。
SSNは列ヘッダーであるため、その下にあるすべての姓がルールに一致することになります。しかし、SSNが列ヘッダーではなく、単に文書の末尾に表示されていた場合、最後の姓との一致は1件のみとなります。