DLP PII Scanner per Jira e Confluence: documentazione e risorse

Tutto ciò che ti serve per installare, configurare e sfruttare al meglio il tuo scanner PII, dalle guide di installazione e i video tutorial alle domande frequenti e agli articoli del blog.

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Guide dettagliate alla configurazione dello scanner DLP PII

Segui le guide di configurazione dettagliate per installare, configurare e attivare DLP PII Scanner nelle tue istanze di Jira e Confluence Cloud.

Frequentemente Domande poste

  • Quali tipi di dati sensibili è in grado di rilevare lo scanner PII?

    L'app esegue la scansione di oltre 80 tipi di dati fin da subito, inclusi dati personali (nomi, indirizzi email, numeri di telefono, codici fiscali), informazioni sanitarie protette (PHI), numeri di carta di credito, password e chiavi API. È inoltre possibile definire regole regex personalizzate per individuare dati specifici della propria organizzazione.

  • L'applicazione trasferisce i miei dati di Confluence a server esterni?

    No. PII Scanner si avvale di Atlassian Forge, il che significa che tutte le operazioni di scansione e oscuramento dei dati avvengono all'interno del tuo ambiente Atlassian. I tuoi dati non vengono mai trasferiti al di fuori della tua istanza.

  • Cosa succede quando viene rilevata una violazione delle norme?

    A seconda dell'azione configurata nella policy attiva, l'app può oscurare automaticamente i contenuti sensibili dalla pagina di Confluence. È inoltre possibile esaminare manualmente le violazioni dalla dashboard ed eseguire azioni in blocco.

  • Lo strumento PII Scanner è disponibile sia per Jira che per Confluence?

    Sì. La soluzione di prevenzione della perdita di dati (DLP) di miniOrange è disponibile sia per Confluence Cloud che per Jira, consentendoti di proteggere i dati sensibili in tutto il tuo spazio di lavoro Atlassian.

  • È possibile creare regole di rilevamento personalizzate oltre alle 80 predefinite?

    Certamente. È possibile creare regole personalizzate utilizzando espressioni regolari e parole chiave per rilevare eventuali modelli di dati proprietari o specifici dell'organizzazione, quindi organizzarli in modelli e applicarli tramite criteri.

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