第五条教训：假阳性是可管理的问题 配置DLP最常见的担忧是管理假阳性所要求的时间。假设基于关键字或者常见的16位的（信用卡）数量的策略将持续触发假阳性。但是在现实开发中，用户发现只要使用正确的内容分析技术并恰当地调整策略，假阳性就可以降到最低。 对于结构化的数据，例如信用卡和帐户数字，大部分的DLP工具都有一些先进的技术限制假阳性。
你可以选择只保护内部数据库中的数据（而不是一般的表达），或者设置极限，只在对单个文件的多次违反时发出警告。对于非结构化的数据，例如文件，DLP解决方法是用部分文件匹配来的技术，只在发现受保护的文件（通常是几个句子）的一部分，而不是关键字的时候发出警告。 ……
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第五条教训：假阳性是可管理的问题
配置DLP最常见的担忧是管理假阳性所要求的时间。假设基于关键字或者常见的16位的（信用卡）数量的策略将持续触发假阳性。但是在现实开发中，用户发现只要使用正确的内容分析技术并恰当地调整策略，假阳性就可以降到最低。
对于结构化的数据，例如信用卡和帐户数字，大部分的DLP工具都有一些先进的技术限制假阳性。你可以选择只保护内部数据库中的数据（而不是一般的表达），或者设置极限，只在对单个文件的多次违反时发出警告。对于非结构化的数据，例如文件，DLP解决方法是用部分文件匹配来的技术，只在发现受保护的文件（通常是几个句子）的一部分，而不是关键字的时候发出警告。
一家大型的金融机构在他们的数据库中建立了DLP策略后报告了很少的假阳性。这家机构还高度重视真是假阳性和“虚假”假阳性的重要性。“虚假”假阳性发生在对现实信用卡号码发出警告，而它不是你所关注的那一个（例如Amazon的员工）的时候。一家中等的信用卡联盟报告说他们发现了一些假阳性，而大部分都是他们想要看到和评估的。
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