Extrator de Texto de Endpoint DLP

Ferramenta de extração de texto no endpoint que detecta e classifica conteúdo sensível usando padrões configuráveis, para analistas de segurança e engenheiros DLP.

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About This Tool

A ferramenta identifica texto sensível na fronteira do endpoint aplicando padrões definidos pelo usuário ao conteúdo bruto. Ela retorna correspondências estruturadas incluindo tipo, valor, posições e confiança. É projetada para equipes de segurança, engenheiros DLP e respondentes a incidentes que precisam de extração determinística para automação.
Conceitualmente, o processo consome texto, aplica expressões regulares estritas ou listas de palavras-chave para identificar dados como credenciais, PII ou informações financeiras, e retorna um delta legível por máquina. As saídas destinam-se a alimentar SIEMs, EDRs e fluxos de proteção de dados sem necessidade de interpretação manual.
O valor único reside no comportamento determinístico, na redação opcional e em formatos prontos para exportação. Casos de uso incluem monitoramento de endpoints, aplicação de políticas em tempo real e avaliações de risco pós-processamento sobre logs, e-mails e fluxos de texto.

How to Use

  1. Fornecer entrada: enviar o conteúdo de texto e pelo menos um padrão que identifique dados sensíveis.
  2. Configurar idioma, max_results e redaction.
  3. Executar a extração para produzir extracted_items.
  4. Rever saídas para tipo, valor, índices e confiança.
  5. Exportar resultados para JSON ou CSV e integrar com fluxos de trabalho.
How to use trellix dlp endpoint text extractor

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais dados este ferramenta extrai?
Extrai correspondências para padrões configurados, incluindo tipo, valor, posição e confiança, fornecendo resultados estruturados para processamento automatizado.
A ferramenta é determinística?
Sim. Dado o mesmo conteúdo e padrões, os resultados da extração são determinísticos e reproduzíveis.
Posso processar lotes?
O processamento em lote é suportado ao alimentar vários blocos de conteúdo sequencialmente; cada execução gera um conjunto extracted_items separado com informações de proveniência.
Como é tratada a privacidade?
As entradas não são armazenadas por padrão; os usuários devem aplicar políticas de retenção de dados e garantir conformidade ao tratar conteúdos sensíveis.

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