ติดป้ายกำกับไฟล์ใน Google ไดรฟ์โดยอัตโนมัติโดยใช้การแยกประเภทโดย AI

ฟีเจอร์นี้รวมอยู่ใน Frontline Plus และ Enterprise Plus และยังรวมอยู่ในส่วนเสริม Gemini Enterprise - รุ่นเดิม, Gemini Education Premium และ AI Security ด้วย เปรียบเทียบส่วนเสริม

การแยกประเภทโดย AI สามารถติดป้ายกำกับเนื้อหาที่ละเอียดอ่อนขององค์กรใน Google ไดรฟ์โดยอัตโนมัติได้โดยใช้โมเดล AI ที่กำหนดเองซึ่งองค์กรของคุณฝึกโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรม ในฐานะผู้ดูแลระบบ คุณสามารถควบคุมข้อมูลที่โมเดลใช้ฝึกได้ ดังนั้นโมเดลแต่ละรายการจึงมีลักษณะเฉพาะและใช้ได้เฉพาะในองค์กรของคุณเท่านั้น คุณสามารถสร้างโมเดลการแยกประเภทโดย AI ที่ไม่ซ้ำกันได้สูงสุด 5 โมเดลสำหรับองค์กร

คุณใช้ประโยชน์จากไฟล์ที่แยกประเภทโดย AI ในนโยบายความปลอดภัย เช่น กฎการคุ้มครองข้อมูล ห้องนิรภัย และอื่นๆ ได้

หมายเหตุ: หากต้องการติดป้ายกำกับด้วยการแยกประเภทโดย AI ไฟล์ต้องอยู่ในไดรฟ์ที่แชร์หรือเป็นของผู้ใช้ที่มีใบอนุญาตที่รองรับป้ายกำกับการ แยกประเภท

ภาพรวมการแยกประเภทโดย AI

ขั้นตอนพื้นฐานที่คุณจะต้องทำเพื่อตั้งค่าการแยกประเภทโดย AI เพื่อ ติดป้ายกำกับไฟล์ใหม่และไฟล์ที่มีอยู่แล้วในไดรฟ์โดยอัตโนมัติมีดังนี้

1. สร้างโมเดล: ก่อนอื่น ให้เลือกหรือสร้างป้ายกำกับการแยกประเภท ซึ่งโมเดล AI จะใช้กับไฟล์โดยอัตโนมัติหลังจากที่ได้รับการฝึกแล้ว นอกจากนี้ คุณยังต้องสร้างป้ายกำกับการฝึก ซึ่งใช้เพื่อฝึกโมเดลให้ระบุเนื้อหาที่ละเอียดอ่อนขององค์กร จากนั้นสร้างโมเดล AI เพื่อใช้ป้ายกำกับเหล่านี้

2. ฝึกโมเดล: หลังจากสร้างป้ายกำกับแล้ว ผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้จะแยกประเภทไฟล์ในไดรฟ์ด้วยป้ายกำกับการฝึกเพื่อสร้าง ชุดข้อมูลการฝึก จากนั้นโมเดลจะใช้ชุดข้อมูลเพื่อเรียนรู้วิธี แยกประเภทไฟล์ที่มีความละเอียดอ่อน

3. เปิดการแยกประเภทโดย AI: เมื่อฝึกโมเดลแล้ว คุณจะตั้งค่าการติดป้ายกำกับไฟล์โดยอัตโนมัติได้ ซึ่งเรียกว่าการใช้โดยอัตโนมัติ ในระหว่างการตั้งค่า คุณจะเลือกตัวเลือกป้ายกำกับที่จะเปิดใช้และผู้ใช้ที่เป็นเจ้าของไฟล์ที่คุณต้องการให้การแยกประเภทโดย AI ใช้ป้ายกำกับ จากนั้นโมเดลจะเริ่ม ติดป้ายกำกับไฟล์ที่มีความละเอียดอ่อนโดยอัตโนมัติ

4. ตรวจสอบโมเดล: คุณสามารถใช้บันทึกเหตุการณ์ของไดรฟ์เพื่อตรวจสอบ จำนวนไฟล์ที่ได้รับการแยกประเภท รวมถึงจำนวนผู้ใช้ที่ยอมรับหรือแก้ไข ป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ (หากมีสิทธิ์)

ข้อควรทราบก่อนที่จะเริ่มต้น

  • ทําความเข้าใจวิธีการทํางานของป้ายกํากับการแยกประเภทและวิธีสร้างป้ายกํากับ โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อเริ่มต้นใช้งานในฐานะผู้ดูแลระบบป้ายกำกับการแยกประเภท
  • เลือกผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ ซึ่งเป็นกลุ่มผู้ใช้ในองค์กร ที่สามารถใช้ป้ายกำกับการฝึกกับไฟล์ที่มีความละเอียดอ่อนด้วยตนเองได้อย่างถูกต้อง
  • สร้างกลุ่มการกำหนดค่าสำหรับผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้โดยเฉพาะ โปรดดูวิธีการที่หัวข้อปรับแต่งการตั้งค่าบริการด้วยกลุ่มการกำหนดค่า
  • เปิดใช้สิทธิ์ต่อไปนี้ในบัญชีผู้ดูแลระบบ: จัดการ ป้ายกำกับการแยกประเภท จัดการกฎ DLP และดูกฎ DLP

สร้างโมเดล

หากต้องการสร้างโมเดล คุณต้องเลือกป้ายกำกับการแยกประเภทที่มีอยู่หรือ สร้างป้ายกำกับใหม่ก่อน จากนั้นคุณต้องสร้างป้ายกำกับการฝึกที่ตรงกัน ไม่ว่าจะสร้างโดย อัตโนมัติ (แนะนํา) หรือด้วยตนเองโดยใช้เครื่องมือจัดการป้ายกำกับ ซึ่งผู้ติดป้ายกำกับที่ กำหนดไว้จะใช้

เลือกหรือสร้างป้ายกำกับการแยกประเภท

คุณต้องเปิดใช้การแยกประเภทสำหรับไดรฟ์และเอกสาร หลังจากการฝึก โมเดล AI จะใช้ป้ายกำกับการแยกประเภทกับไฟล์ในไดรฟ์ที่มีความละเอียดอ่อนโดยอัตโนมัติ โมเดลจะได้รับการฝึกเพียงช่องเดียวต่อป้ายกำกับ ซึ่งต้องเป็นรายการป้ายหรือรายการตัวเลือก

เราขอแนะนำให้ใช้ป้ายกำกับความละเอียดอ่อนที่มีตราสถานะ เนื่องจากป้ายกำกับดังกล่าวจะแสดงในเอกสารอย่างเด่นชัด

เมื่อใช้รายการตัวเลือกหรือช่องรายการป้ายสำหรับป้ายกำกับการแยกประเภท ช่องดังกล่าวต้องมีลักษณะดังนี้

  • มีตัวเลือกอย่างน้อย 2 รายการและไม่เกิน 7 รายการ
  • ต้องเผยแพร่

หากมีป้ายกำกับตรงตามข้อกำหนดดังกล่าวอยู่แล้ว คุณก็สามารถใช้เป็นป้ายกำกับการแยกประเภทได้ หรือใช้เครื่องมือจัดการป้ายกำกับเพื่อสร้างป้ายกำกับก่อนหรือเมื่อตั้งค่าโมเดล (ในภายหลังของหน้านี้) โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อสร้างป้ายกำกับการแยกประเภทสำหรับองค์กร

สร้างป้ายกำกับการฝึก

ป้ายกำกับการฝึกแทบจะเหมือนกับป้ายกำกับการแยกประเภท และใช้สำหรับการฝึกเท่านั้นโดยผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ เมื่อสร้างโมเดล (ในส่วนถัดไปของหน้านี้) คุณจะสร้างป้ายกำกับการฝึกโดยอัตโนมัติเพื่อให้มั่นใจว่าตรงกับป้ายกำกับการแยกประเภท

นอกจากนี้ คุณยังเลือกสร้างป้ายกำกับการฝึกด้วยตนเองโดยใช้เครื่องมือจัดการป้ายกำกับได้ ไม่ว่าจะก่อนหรือเมื่อตั้งค่าโมเดล ดูรายละเอียดได้ที่หัวข้อฉันจะสร้างป้ายกำกับการฝึกด้วยตนเองได้อย่างไรในส่วนถัดไปของหน้านี้

สร้างโมเดล

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. คลิกสร้างโมเดลในส่วนการแยกประเภทโดย AI
  3. ในรายการป้ายกำกับการแยกประเภท ให้เลือกป้ายกำกับการแยกประเภทและช่องที่มีอยู่เพื่อฝึกโมเดล หรือคลิกสร้างป้ายกำกับเพื่อสร้างโดยใช้เครื่องมือจัดการป้ายกำกับ

    หากสร้างป้ายกำกับในเครื่องมือจัดการป้ายกำกับแล้ว ให้กลับไปที่หน้าสร้างโมเดล คุณอาจต้องรีเฟรชหน้าเว็บเพื่อดูป้ายกำกับใหม่ในรายการ

  4. สำหรับป้ายกำกับการแยกประเภท ให้เลือกช่องที่มีสิทธิ์ที่คุณต้องการใช้ในรายการชื่อช่อง
  5. คลิกต่อไป
  6. (ไม่บังคับ) สร้างและเผยแพร่ป้ายกำกับการฝึกที่ตรงกับป้ายกำกับการแยกประเภทโดยอัตโนมัติได้ดังนี้
    1. คลิกสร้างป้ายกำกับการฝึก
    2. คลิกอัปเดตสิทธิ์ของป้ายกำกับในข้อความที่ปรากฏขึ้น ระบบจะเปิดป้ายกำกับในโหมดแก้ไขในเครื่องมือจัดการป้ายกำกับในแท็บแยกต่างหาก
    3. คลิกสิทธิ์ จากนั้น แก้ไข จากนั้นให้สิทธิ์ใช้ป้ายกำกับและกำหนดค่าได้แก่กลุ่มการกำหนดค่าที่มีผู้ติดป้ายกำกับ
    4. คลิกบันทึกแล้วปิดแท็บเครื่องมือจัดการป้ายกำกับ

      หมายเหตุ: คุณยังตั้งค่าสิทธิ์ของป้ายกำกับในภายหลังได้เช่นกัน แต่สิ่งสำคัญคือควรมีเพียงผู้ติดป้ายกำกับที่มีสิทธิ์เข้าถึงป้ายกำกับการฝึกได้

  7. (ไม่บังคับ) หากสร้างป้ายกำกับการฝึกแล้ว ให้เลือกป้ายนั้นในรายการป้ายกำกับการฝึก
  8. (ไม่บังคับ) สร้างป้ายกำกับการฝึกของคุณเองตอนนี้โดยคลิกไปที่เครื่องมือจัดการป้ายกำกับ

    สำคัญ: ตรวจสอบว่าป้ายกำกับเป็นไปตามเกณฑ์ของป้ายกำกับการฝึก และคุณได้ตั้งค่าสิทธิ์ของป้ายกำกับเพื่อให้มีเพียงผู้ติดป้ายกำกับเท่านั้นที่เข้าถึงได้ ดูรายละเอียดได้โดยไปที่หลักเกณฑ์สำหรับป้ายกำกับการฝึกในส่วนถัดไปของหน้านี้

    กลับไปที่หน้าสร้างโมเดล คุณอาจต้องรีเฟรชหน้าเว็บเพื่อดูป้ายกำกับการฝึกใหม่ในรายการ

  9. ในหน้าสร้างโมเดล ให้คลิกต่อไป
  10. ป้อนชื่อที่สื่อความหมายสำหรับโมเดล
  11. คลิกสร้างโมเดล

หลังจากสร้างโมเดลแล้ว หน้ารายละเอียดโมเดลจะแสดงป้ายกำกับการฝึกและป้ายกำกับการแยกประเภทที่คุณเลือกไว้

ฝึกโมเดล

หากต้องการฝึกโมเดล AI คุณต้องสร้างชุดข้อมูลการฝึก จากนั้นจึงเริ่มการฝึกครั้งแรก ในระหว่างการฝึก โมเดลจะเรียนรู้จากตัวอย่าง ในชุดข้อมูล

การฝึกใหม่เป็นแบบอัตโนมัติ: หลังจากการฝึกครั้งแรก โมเดลจะฝึกใหม่ทุก 2 สัปดาห์เพื่อช่วยปรับปรุงหรือรักษาระดับความแม่นยำ คุณฝึกโมเดลใหม่ด้วยตนเองได้ทุกเมื่อ หลังจากการฝึกแต่ละครั้ง ระบบจะเปิดตัวโมเดลใหม่และจะรีเซ็ตกำหนดเวลาการฝึกใหม่อัตโนมัติ 2 สัปดาห์

สร้างชุดข้อมูลการฝึก

หากต้องการสร้างชุดข้อมูลการฝึก ผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ต้องใช้ป้ายกำกับการฝึกกับไฟล์อย่างน้อย 100 ไฟล์ต่อตัวเลือกป้ายกำกับ เช่น หากป้ายกำกับมีตัวเลือก 3 รายการ ได้แก่ "จำเป็นต้องทราบ" "ลับ" และ "สาธารณะ" คุณต้องมีไฟล์การฝึกอย่างน้อย 300 ไฟล์ อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้มีไฟล์มากกว่า 100 ไฟล์ต่อตัวเลือกป้ายกำกับ เนื่องจากไฟล์บางไฟล์อาจไม่มีสิทธิ์สำหรับชุดข้อมูลการฝึก ดูข้อมูลเกี่ยวกับการติดป้ายกำกับตัวอย่างคุณภาพสูงสำหรับการฝึก

หมายเหตุ: ชุดข้อมูลการฝึกจะมีไฟล์ได้สูงสุด 1 ล้านไฟล์

หลังจากสร้างโมเดลแล้ว โมเดลจะตรวจสอบโดยอัตโนมัติว่ามีไฟล์กี่ไฟล์ที่ติดป้ายกำกับการฝึกภายในประมาณ 24 ชั่วโมง หลังจากนั้นจะตรวจสอบอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งวัน

วิธีตรวจสอบจำนวนไฟล์ที่ติดป้ายกำกับ

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในส่วนการดำเนินการสำหรับโมเดล ให้เลือกดูรายละเอียด
  4. ในแผงที่ด้านบนของหน้า ในส่วนไฟล์การฝึกสำหรับโมเดลที่ใช้งานอยู่ ให้ดูจำนวนไฟล์ที่ติดป้ายกำกับ

หากโมเดลมีไฟล์เพียงพอสำหรับการฝึก ให้เลือก "พร้อมสำหรับการฝึก"

เริ่มการฝึก

โดยทั่วไปการฝึกจะใช้เวลา 4-6 ชั่วโมง แต่ก็อาจใช้เวลานานกว่านี้ได้หากเป็นชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่า โมเดลของคุณอาจต้องฝึกหลายครั้งเพื่อเรียนรู้วิธีติดป้ายกำกับไฟล์อย่างแม่นยำ

ในระหว่างการฝึก โมเดลจะเปรียบเทียบการแยกประเภทที่เลือกสำหรับไฟล์กับป้ายกำกับการฝึกที่ใช้กับไฟล์เพื่อสร้างคะแนน โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อระบบคำนวณคะแนนอย่างไร

หลังจากการฝึก คุณจะตรวจสอบความแม่นยำของโมเดลได้

วิธีเริ่มการฝึก

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนการดำเนินการสำหรับโมเดล ให้เลือกดูรายละเอียด
  4. ในแผงการฝึกที่ด้านบนของหน้า ให้คลิกเริ่มการฝึก

    หมายเหตุ: ปุ่มนี้จะใช้ได้ก็ต่อเมื่อผู้ติดป้ายกำกับติดป้ายกำกับไฟล์การฝึกตามจำนวนขั้นต่ำแล้วเท่านั้น

หลังการฝึก: ตรวจสอบคะแนนโมเดล

หลังจากการฝึก โมเดลจะได้รับการเผยแพร่พร้อมคะแนนเปอร์เซ็นต์สำหรับตัวเลือกป้ายกำกับแต่ละรายการ คะแนนแต่ละรายการเรียกว่าคะแนนการเรียกคืน ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ของตัวอย่างการฝึกที่โมเดลแยกประเภทไว้อย่างถูกต้องหลังจากการทดสอบตัวเอง

  • ต่ำกว่า 50% - ความแม่นยำต่ำ โมเดลต้องการข้อมูลที่ดีกว่านี้และยังไม่พร้อม
  • ตั้งแต่ 50-80% - ความแม่นยำปานกลาง โมเดลอาจพร้อมใช้งานในวงจำกัด
  • สูงกว่า 80% - ความแม่นยำสูง โมเดลพร้อมแยกประเภทไฟล์ให้กับองค์กรของคุณแล้ว

วิธีตรวจสอบความแม่นยำของโมเดลหลังจากการฝึก

ในหน้ารายละเอียดโมเดล คุณจะดูคะแนนโมเดลได้ในส่วนต่อไปนี้

  • ในแผงผลการฝึกที่ด้านบนของหน้า ในส่วนไฟล์ที่ใช้ในปัจจุบันและคะแนน
  • ในแผงชุดข้อมูลการฝึกปัจจุบัน

เปิดการแยกประเภทโดย AI

หลังจากโมเดล AI ได้รับการฝึกให้มีความแม่นยำในระดับต่ำสุด (อย่างน้อย 50%) แล้ว คุณจะเลือกตัวเลือกป้ายกำกับและเปิดการติดป้ายกำกับไฟล์โดยอัตโนมัติ หรือการใช้โดยอัตโนมัติได้ อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้รอจนกว่าคะแนนโมเดลสำหรับตัวเลือกป้ายกำกับทั้งหมดจะสูงถึงอย่างน้อย 80% เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

วิธีเปิดการใช้โดยอัตโนมัติ

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนการดำเนินการสำหรับโมเดล ให้เลือกดูรายละเอียด
  4. ในแผงการฝึก ให้คลิกตั้งค่าการใช้โดยอัตโนมัติ

    หมายเหตุ: ปุ่มนี้จะใช้ได้ก็ต่อเมื่อตัวเลือกป้ายกำกับอย่างน้อย 1 รายการมีความแม่นยำถึง 50%

    หรือหากตั้งค่าการใช้โดยอัตโนมัติไว้ก่อนหน้านี้ ให้คลิกแก้ไขการใช้โดยอัตโนมัติในส่วนไฟล์ที่ติดป้ายกำกับโดย AI

  5. เลือกช่องของตัวเลือกป้ายกำกับที่ต้องการอนุญาตให้โมเดล AI ใช้โดยอัตโนมัติ
  6. คลิกบันทึกและดำเนินการต่อเพื่อเลือกหน่วยขององค์กรหรือกลุ่มที่เป็นเจ้าของไฟล์ที่โมเดลควรใช้ป้ายกำกับโดยอัตโนมัติ การตั้งค่าเริ่มต้นคือองค์กรหลักระดับบนสุด

    หรือคลิกบันทึกเพื่อเลือกผู้ใช้ในภายหลัง

  7. หากต้องการเลือกผู้ใช้ ให้เลือกหน่วยขององค์กรหรือกลุ่มการกำหนดค่าที่ด้านข้าง

    การตั้งค่ากลุ่มจะลบล้างหน่วยขององค์กร ดูข้อมูลเพิ่มเติม

  8. คลิกเปิด - ระบบจะใช้ป้ายกำกับที่ระบุหนึ่งในตัวเลือกด้านล่างโดยอัตโนมัติ
  9. คลิกบันทึก

    ในหน้ารายละเอียดโมเดล สถานะการใช้โดยอัตโนมัติปัจจุบันสำหรับกฎคือเปิด

หมายเหตุ: คุณสามารถตรวจสอบการแยกประเภทโดย AI ได้ด้วยบันทึกเหตุการณ์ของไดรฟ์ โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อตรวจสอบเหตุการณ์เกี่ยวกับป้ายกำกับการแยกประเภทโดย AI ในส่วนถัดไปของหน้านี้

เมื่อการแยกประเภทโดย AI สแกนไฟล์

หลังจากเปิดการใช้โดยอัตโนมัติสำหรับไฟล์ของผู้ใช้และไดรฟ์ที่แชร์แล้ว การแยกประเภทโดย AI จะสแกนไฟล์ (ที่ไม่มีการเคลื่อนไหว) อย่างน้อย 1 ครั้งภายใน 1-2 สัปดาห์ การแยกประเภทโดย AI ยังสแกนไฟล์ทุกครั้งที่มีการอัปโหลดหรือแก้ไข และอาจเปลี่ยนป้ายกำกับที่ใช้หากเนื้อหาของไฟล์มีการเปลี่ยนแปลง

วิธีจัดการความขัดแย้งในการใช้โดยอัตโนมัติ

กฎการคุ้มครองข้อมูล

ค่าป้ายกำกับที่กำหนดโดยกฎการคุ้มครองข้อมูลจะมีลำดับความสำคัญเหนือกว่าการแยกประเภทโดย AI และทั้ง 2 อย่างจะมีลำดับความสำคัญเหนือกว่าการแยกประเภทเริ่มต้น

กฎหลายข้อ

เมื่อกฎประเภทเดียวกัน 2 ข้อขึ้นไปพยายามใช้ตัวเลือกป้ายกำกับที่แตกต่างกันกับไฟล์เดียวกัน ระบบจะใช้ตัวเลือกที่อยู่สูงกว่าในรายการตัวเลือกของป้ายกำกับ เช่น คุณอาจมีป้ายกํากับที่มีช่องซึ่งมีตัวเลือก 3 รายการในเครื่องมือจัดการป้ายกำกับ ดังนี้

  1. ลับ
  2. ภายใน
  3. สาธารณะ

หากกฎ 1 พยายามกำหนดให้ป้ายกำกับเป็นลับ และกฎ 2 พยายามกำหนดให้ป้ายกำกับเป็นสาธารณะสำหรับไฟล์เดียวกัน ระบบจะใช้ลับ โปรดตรวจสอบว่าตัวเลือกช่องของป้ายกำกับแสดงตามลำดับความสำคัญที่คุณต้องการก่อนที่จะตั้งกฎ

ป้ายกำกับที่ผู้ใช้ใช้

ป้ายกำกับที่ผู้ใช้ใช้กับไฟล์จะมีลำดับความสำคัญเหนือป้ายกำกับที่ AI ใช้ ซึ่งหมายความว่าการแยกประเภทโดย AI จะไม่แก้ไขป้ายกำกับที่ผู้ใช้ตั้งค่าไว้ก่อนหน้านี้

ตรวจสอบโมเดล

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีที่การแยกประเภทโดย AI ติดป้ายกำกับไฟล์ในบันทึกเหตุการณ์ของไดรฟ์ สำหรับตัวเลือกป้ายกำกับแต่ละรายการ บันทึกจะแสดงจำนวนไฟล์ที่ได้รับการแยกประเภทโดยใช้การใช้โดยอัตโนมัติ และจำนวนผู้ใช้ที่ยอมรับหรือแก้ไขป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ ผู้ใช้ต้องมีสิทธิ์ ในการดำเนินการกับป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ

สิทธิ์ที่ผู้ใช้ต้องมีเพื่อโต้ตอบกับป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ

ผู้ใช้ต้องมีสิทธิ์เข้าถึงไฟล์และป้ายกำกับเพื่อโต้ตอบกับป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ คุณสามารถตั้งค่าสิทธิ์สำหรับป้ายกำกับการแยกประเภทได้ในเครื่องมือจัดการป้ายกำกับ โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อสร้างป้ายกำกับการแยกประเภทสำหรับองค์กร

  • หากต้องการดูป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ ผู้ใช้ต้องมีสิทธิ์ดูป้ายกำกับนี้ได้สำหรับป้ายกำกับการแยกประเภท
  • หากต้องการยอมรับและแก้ไขป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติ ผู้ใช้ต้องมีสิทธิ์ใช้ป้ายกำกับและกำหนดค่าได้สำหรับป้ายกำกับการแยกประเภท และต้องเป็นผู้แก้ไขหรือเจ้าของไฟล์

ดูเหตุการณ์การแยกประเภทโดย AI ในบันทึกเหตุการณ์ของไดรฟ์

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนไฟล์ที่ติดป้ายกำกับโดย AI ให้เลือกดูไฟล์สำหรับตัวเลือกป้ายกำกับที่คุณต้องการดูเหตุการณ์

    เครื่องมือตรวจสอบความปลอดภัยจะเปิดในแท็บใหม่ ซึ่งจะแสดงผลการค้นหาสำหรับบันทึกเหตุการณ์ของไดรฟ์ที่เกี่ยวข้องกับการแยกประเภทโดย AI จำนวน 2 เหตุการณ์ ได้แก่ ใช้ป้ายกำกับและเปลี่ยนค่าในช่องป้ายกำกับ

  4. คลิกคำอธิบายของเหตุการณ์เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม เช่น
    • ชื่อและประเภทของเอกสารที่มีการติดป้ายกำกับ
    • ค่าในช่องป้ายกำกับที่กำหนดให้กับเอกสาร (เช่น ลับหรือจำกัด)

จัดการโมเดล

ปิดการใช้ป้ายกำกับการแยกประเภทโดยอัตโนมัติ

วิธีปิดการใช้โดยอัตโนมัติสำหรับตัวเลือกป้ายกำกับทั้งหมดหรือเฉพาะบางตัวเลือก

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนการดำเนินการสำหรับโมเดล ให้เลือกดูรายละเอียด
  4. ในส่วนไฟล์ที่ติดป้ายกำกับโดย AI ให้คลิกแก้ไขการใช้โดยอัตโนมัติ
  5. ยกเลิกการเลือกช่องของตัวเลือกป้ายกำกับที่ต้องการปิดการใช้โดยอัตโนมัติ

    หรือหากต้องการหยุดการใช้โดยอัตโนมัติทั้งหมดชั่วคราว ให้ยกเลิกการเลือกตัวเลือกทั้งหมด

วิธีปิดการใช้โดยอัตโนมัติทั้งหมดสำหรับหน่วยขององค์กรหรือกลุ่มที่ต้องการ

คุณสามารถปิดการใช้โดยอัตโนมัติทั้งหมดสำหรับเนื้อหาของผู้ใช้ในหน่วยขององค์กรหรือกลุ่มที่ต้องการ

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนการดำเนินการสำหรับโมเดล ให้เลือกดูรายละเอียด
  4. ในเมนูการดำเนินการเพิ่มเติมที่ด้านบนของหน้า ให้คลิกจัดการการนำไปใช้โดยอัตโนมัติ จากนั้น อัปเดต OU/กลุ่มที่เปิดใช้
  5. คลิกหน่วยขององค์กรหรือกลุ่มทางด้านซ้ายเพื่อเลือก
  6. เลือกปิด - ระบบจะไม่ใช้ป้ายกำกับโดยอัตโนมัติ
  7. คลิกบันทึก

ลบโมเดล

คุณอาจต้องลบโมเดล เช่น เนื่องจากความแม่นยำของโมเดลไม่เพิ่มระดับขึ้น หากลบโมเดล ระบบจะนำการตั้งค่าการแยกประเภทโดย AI ทั้งหมดของโมเดลนั้นออกอย่างถาวร หมายเหตุ:

  • ระบบจะนำป้ายกำกับที่ใช้เฉพาะในโมเดลนี้ออกจากการตั้งค่าการแยกประเภท และจะลบโมเดลทุกเวอร์ชันออก
  • ป้ายกำกับการฝึกจะยังคงอยู่ในไฟล์ หลังจากลบโมเดลแล้ว คุณสามารถเลือกกำหนดค่าโมเดลใหม่ให้ใช้ป้ายกำกับการฝึกเดียวกัน (หรือป้ายกำกับอื่น) ได้
  • ระบบจะหยุดการใช้ป้ายกำกับโดยอัตโนมัติที่คุณเปิดไว้ทุกรายการสำหรับโมเดลนี้โดยทันที แต่ป้ายกำกับที่ใช้อัตโนมัติไปก่อนหน้านี้จะยังคงอยู่ในไฟล์
  • ผลลัพธ์โมเดลจะคล้ายคลึงกันหากคุณฝึกป้ายกำกับการฝึกและไฟล์การฝึกที่มีอยู่อีกครั้ง
  • หากสร้างป้ายกำกับการแยกประเภทเดียวกันอีกครั้งสำหรับโมเดลใหม่ ฟีเจอร์การแยกประเภทโดย AI จะไม่สนใจและเขียนทับการแยกประเภทของโมเดลก่อนหน้า ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถ "ประมวลผลอีกครั้ง" ในไฟล์ไดรฟ์ขององค์กรได้ การดำเนินการนี้อาจเป็นประโยชน์หากคุณปรับปรุงคุณภาพโมเดลไว้ดีพอสมควรตั้งแต่การติดตั้งใช้งานครั้งแรก

วิธีลบโมเดล

  1. ในคอนโซลผู้ดูแลระบบของ Google ให้ไปที่เมนู จากนั้น ความปลอดภัย จากนั้น การเข้าถึงและการควบคุมข้อมูล จากนั้น การแยกประเภทข้อมูล

    ต้องมีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบสำหรับดูกฎ DLP และจัดการกฎ DLP

  2. ในส่วนการแยกประเภทโดย AI ให้คลิกดูโมเดล nn รายการ
  3. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนการดำเนินการสำหรับโมเดล ให้เลือกดูรายละเอียด
  4. ในหน้ารายละเอียดโมเดล ในส่วนการดำเนินการทางด้านขวา ให้คลิกลบโมเดล

    กล่องโต้ตอบลบโมเดลจะแสดงรายการผลกระทบของการลบโมเดล

  5. หากต้องการดำเนินการต่อ ให้คลิกลบโมเดล

คำถามที่พบบ่อย

ป้ายกำกับการฝึกและการแยกประเภท

ข้อกำหนดสำหรับป้ายกำกับสำหรับการฝึกและการแยกประเภทมีอะไรบ้าง

ทั้งป้ายกำกับสำหรับการแยกประเภทและป้ายกำกับสำหรับการฝึกต้องเป็นไปตามเกณฑ์ต่อไปนี้

  • ต้องมีตัวเลือกอย่างน้อย 2 รายการและสูงสุด 7 รายการ
  • ต้องมีตัวเลือกเรียงลำดับเหมือนกัน

    เช่น หากป้ายกำกับสำหรับการแยกประเภทมีตัวเลือกตามลำดับ จะเป็นดังนี้

    1. ตัวเลือก 1
    2. ตัวเลือก 2
    3. ตัวเลือก 3

    ตัวเลือกป้ายกำกับการฝึกจะเรียงลำดับดังต่อไปนี้ไม่ได้

    1. ตัวเลือก 2
    2. ตัวเลือก 1
    3. ตัวเลือก 3
  • ต้องเผยแพร่
  • มีป้ายกำกับที่มีสิทธิ์เข้าถึงที่แตกต่างกัน โดยที่ป้ายกำกับการฝึกควรใช้ได้เฉพาะกับผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ซึ่งสามารถฝึกโมเดลได้เท่านั้น ในขณะที่ป้ายกำกับการแยกประเภทอาจมีการเข้าถึงที่เปิดกว้างขึ้น

ฉันจะสร้างป้ายกำกับการฝึกด้วยตนเองได้อย่างไร

แม้ว่าแนวทางปฏิบัติแนะนำคือการสร้างป้ายกำกับการฝึกโดยอัตโนมัติเมื่อตั้งค่าโมเดล แต่คุณก็สร้างป้ายกำกับการฝึกด้วยตนเองในเครื่องมือจัดการป้ายกำกับได้โดยทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้
  • ตรวจสอบว่าป้ายกำกับเป็นไปตามเกณฑ์ของป้ายกำกับที่กำหนด
  • ระบุป้ายกำกับการฝึกที่มีคำว่า "ฝึก" หรือ "การฝึก" เพื่อให้ผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้จดจำป้ายกำกับดังกล่าวและใช้เมื่อสร้างชุดข้อมูลการฝึกได้ง่ายขึ้น
  • เพิ่มช่องคำอธิบายในป้ายกำกับการฝึกเพื่อช่วยให้ผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้เข้าใจวัตถุประสงค์มากยิ่งขึ้น
  • โปรดตั้งค่าสิทธิ์ของป้ายกำกับเป็นเฉพาะผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ ซึ่งก็คือผู้ที่จะระบุไฟล์สำหรับการฝึกโมเดล โดยใช้กลุ่มการกำหนดค่าที่คุณสร้างขึ้นสำหรับผู้ติดป้ายกำกับ ผู้ติดป้ายกำกับต้องมีสิทธิ์ใช้ป้ายกำกับและกำหนดค่าได้ โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อสร้างป้ายกำกับการแยกประเภทสำหรับองค์กร

ฉันจะใช้ป้ายกำกับการแยกประเภทเป็นป้ายกำกับการฝึกได้ไหม

ไม่ได้ ป้ายกำกับการแยกประเภทและป้ายกำกับการฝึกต้องแตกต่างกัน ป้ายกำกับที่คุณเลือกให้เป็นป้ายกำกับการแยกประเภทจะไม่พร้อมใช้งานสำหรับป้ายกำกับการฝึก

ชุดข้อมูลการฝึก

ไฟล์ที่เหมาะสำหรับฝึกโมเดลมีลักษณะเป็นอย่างไร

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการฝึกโมเดล ให้ผู้ติดป้ายกำกับที่ได้รับมอบหมายปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้

  • ตรวจสอบว่าแต่ละไฟล์มีอักขระอย่างน้อย 500 ตัว
  • เลือกไฟล์ที่แสดงเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้าง แชร์ และใช้ในองค์กร
  • ติดป้ายกำกับไฟล์ในจำนวนเท่าๆ กันต่อตัวเลือกป้ายกำกับ โดยต้องมีไฟล์อย่างน้อย 100 ไฟล์สำหรับแต่ละตัวเลือก ซึ่งจะช่วยให้โมเดลเข้าใจข้อมูลของคุณอย่างครอบคลุมและปรับปรุงคะแนน
  • เพิ่มไฟล์ที่หลากหลายสำหรับตัวเลือกแต่ละประเภท เช่น อย่าติดป้ายกำกับเรซูเม่ 100 รายการเป็นชุดตัวอย่างไฟล์ทั้งหมดสำหรับ "ลับสุดยอด" หากมีสัญญาต่างๆ เป็นประเภทไฟล์ "ลับสุดยอด" ทั่วไปในองค์กรด้วย
  • ใช้ป้ายกำกับการฝึกกับไฟล์ที่เป็นขององค์กรเท่านั้น ไม่ว่าจะเป็นไฟล์ที่ผู้ใช้เป็นเจ้าของโดยตรงหรือไฟล์ที่จัดเก็บไว้ในไดรฟ์ที่แชร์ การแยกประเภทโดย AI จะไม่ประมวลผลไฟล์ที่ผู้ใช้ภายนอกเป็นเจ้าของหรืออยู่ในไดรฟ์ที่แชร์ภายนอก

สามารถฝึกโมเดลกับไฟล์ที่ติดป้ายกำกับไว้ก่อนหน้านี้ได้ไหม

ขณะนี้ยังฝึกกับไฟล์ที่ติดป้ายกำกับไว้ก่อนหน้านี้ไม่ได้ โมเดลต้องมีป้ายกำกับการฝึกที่เป็นสำเนาของป้ายกำกับที่จะใช้กับไฟล์โดยอัตโนมัติ แต่จะไม่สามารถเป็นป้ายกำกับเดียวกันได้

โมเดลสามารถฝึกหลายภาษาได้ไหม

โมเดลนี้รองรับหลายภาษา แต่ทั้งนี้ควรมีตัวอย่างไฟล์ซึ่งเป็นตัวแทนของทั้งหมดสำหรับแต่ละประเภทของตัวเลือกและแต่ละภาษารวมอยู่ในข้อมูลการฝึกด้วย ซึ่งจะเพิ่มจำนวนไฟล์ที่ต้องใช้ในการฝึกโมเดลให้สำเร็จ รองรับเฉพาะภาษาที่ใช้อักขระละติน

ระบบคำนวณคะแนนระหว่างการฝึกอย่างไร

ในระหว่างการฝึก โมเดล AI จะใช้ข้อมูลอินพุต 75% เพื่อฝึกวิธีติดป้ายกำกับไฟล์และสงวนอีก 25% ไว้เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของตนเองเป็นระยะๆ กล่าวคือ โมเดลจะวิเคราะห์ 25% ของไฟล์ที่ติดป้ายกำกับราวกับไม่ทราบว่าไฟล์ดังกล่าวติดป้ายกำกับใดไว้ โมเดล AI จะเลือกป้ายกำกับด้วยตนเองและเปรียบเทียบตัวเลือกนั้นกับป้ายกำกับของจริงซึ่งติดไว้โดยผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ คะแนนจะแสดงสัดส่วนของไฟล์ที่สงวนไว้ซึ่งกำหนดป้ายกำกับได้อย่างถูกต้อง

เมื่อฝึกโมเดลแล้ว ฉันจะ "ตรึง" โมเดลเพื่อหยุดการฝึกซ้ำโดยอัตโนมัติได้ไหม

โมเดลการแยกประเภทโดย AI จะฝึกโดยใช้ไฟล์ในไดรฟ์ เมื่อมีการลบไฟล์เหล่านั้น (มักจะเป็นไปตามกำหนดเวลาการเก็บรักษาผ่าน Google ห้องนิรภัย) คุณจะต้องลบโมเดลตามมาด้วยเพื่อให้มั่นใจว่าเนื้อหาของไฟล์จะไม่คงอยู่ในรูปแบบใดๆ ด้วยเหตุนี้ การฝึกโมเดลซ้ำจึงจะดำเนินการในลูปอย่างต่อเนื่องและไม่สามารถระงับได้

ผู้ใช้เปลี่ยนหรือแก้ไขป้ายกำกับและค่าในช่องได้ไหม

ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์จะอัปเดตป้ายกำกับหรือค่าในช่องได้ แต่การแยกประเภทโดย AI จะไม่แก้ไขโมเดลการแยกประเภทตามการเปลี่ยนแปลงนั้น หากพบว่าโมเดลใช้ป้ายกำกับและค่าในช่องไม่ถูกต้อง คุณสามารถขอให้ผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ใช้ป้ายกำกับการฝึกที่ถูกต้องกับไฟล์ได้ จากนั้นการแยกประเภทโดย AI จะรวมข้อมูลนี้เข้ากับรอบการฝึกด้วยตนเองของโมเดลถัดไป

การใช้โดยอัตโนมัติ

การแยกประเภทโดย AI ประเมินไฟล์รูปภาพ วิดีโอ และเสียงได้ไหม

การแยกประเภทโดย AI จะใช้การประมวลผลข้อความที่จัดทำดัชนีได้เช่นเดียวกับ DLP ของไดรฟ์ ไฟล์ที่ไดรฟ์สามารถดึงข้อความที่จัดทำดัชนีได้จะได้รับการประเมินสำหรับป้ายกำกับที่ใช้การแยกประเภทโดย AI ซึ่งรวมถึงการรู้จำอักขระด้วยภาพ (OCR) เพื่อดึงข้อความจากรูปภาพ อย่างไรก็ตาม การแยกประเภทโดย AI จะไม่ประเมินไฟล์วิดีโอหรือไฟล์เสียง

การแยกประเภทโดย AI ใช้กับการติดป้ายกำกับเฉพาะเนื้อหาที่ละเอียดอ่อนได้ไหม

การแยกประเภท AI จะแยกประเภทเนื้อหาที่ละเอียดอ่อนเป็นหลัก แต่คุณสามารถฝึกการติดป้ายกำกับอัตโนมัติสำหรับป้ายกำกับใดก็ตามที่มีตัวเลือกสูงสุด 4 รายการได้ นอกจากนี้ ยังใช้ป้ายกำกับการแยกประเภทสำหรับการตรวจสอบ ความเอื้อต่อการค้นหา และการจัดการการเก็บรักษาด้วย

การแยกประเภทโดย AI จะทำงานเมื่อเปิดใช้การเข้ารหัสฝั่งไคลเอ็นต์ (CSE) หรือไม่

เนื่องจาก Google ถอดรหัสไฟล์ที่เข้ารหัสด้วย CSE ไม่ได้ (เฉพาะคีย์การเข้ารหัสส่วนตัวของคุณเท่านั้นที่ทำได้) การแยกประเภทโดย AI จึงฝึกกับไฟล์ที่เข้ารหัสด้วย CSE ไม่ได้ และจะใช้การติดป้ายกำกับโดยอัตโนมัติกับไฟล์เหล่านี้ไม่ได้

การแยกประเภทโดย AI จะแก้ไขป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติอย่างไรและเมื่อใด

หลังจากเปิดการใช้โดยอัตโนมัติแล้ว การแยกประเภทโดย AI จะสแกนและแยกประเภทไฟล์ทั้งหมดที่ไม่มีการเคลื่อนไหวที่สามารถดึงข้อความได้มากพอ โดยระบบจะสแกนไฟล์เหล่านี้อย่างน้อย 1 ครั้ง

การแยกประเภทโดย AI จะประมวลผลไฟล์อีกครั้งเป็นระยะๆ เมื่อมีการแก้ไขเนื้อหา การเปลี่ยนแปลงเนื้อหาอาจส่งผลให้การคาดการณ์สำหรับไฟล์แตกต่างออกไป เมื่อการแยกประเภทโดย AI มีทั้งตัวเลือกเก่าและตัวเลือกใหม่ที่คาดการณ์ไว้สำหรับไฟล์ ระบบจะเลือกใช้ตัวเลือกที่อยู่ในอันดับสูงกว่าในรายการตัวเลือก เช่น หากช่องมี 3 ตัวเลือกที่แสดงอยู่ในเครื่องมือจัดการป้ายกำกับ ดังนี้

  • ลับ
  • ภายใน
  • สาธารณะ

สมมติว่าการแยกประเภทโดย AI แยกประเภทไฟล์เป็นข้อมูลภายใน และเนื้อหามีการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้โมเดลการแยกประเภทโดย AI คาดการณ์ข้อมูลว่าเป็นข้อมูลลับ ในกรณีนี้ ระบบจะเปลี่ยนการจัดประเภทในไฟล์เป็นข้อมูลลับ แต่หากโมเดลการแยกประเภทโดย AI คาดการณ์ว่าเป็นข้อมูลสาธารณะ การแยกประเภทในไฟล์จะยังคงเป็นข้อมูลภายใน

การแยกประเภทโดย AI จะไม่แก้ไขป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติและค่าในช่องที่ผู้ใช้ตรวจสอบหรือแก้ไขแล้ว

หากโมเดลมีการเปลี่ยนแปลง โมเดลจะประเมินไฟล์ที่มีอยู่ซ้ำโดยอัตโนมัติไหม

ระบบจะประมวลผลไฟล์โดยใช้โมเดลล่าสุดเมื่อมีการสร้างหรือแก้ไขไฟล์ ระบบจะไม่ประมวลผลไฟล์ที่มีอยู่ซ้ำโดยอัตโนมัติเมื่อมีการเปิดตัวโมเดลเวอร์ชันใหม่ อย่างไรก็ตาม โมเดลอาจประมวลผลไฟล์ทั้งหมดของคุณอีกครั้งเป็นระยะๆ ด้วยเวอร์ชันล่าสุด โดยไม่ขึ้นอยู่กับการอัปเดตหรือการฝึกโมเดลใหม่

การแยกประเภทโดย AI มีลำดับความสำคัญเหนือกว่าวิธีการแยกประเภทอื่นๆ เมื่อมีการใช้งานหลายวิธีหรือไม่

คุณลบล้างการแยกประเภทข้อมูลได้ การแยกประเภทข้อมูลจะดำเนินการตามลำดับต่อไปนี้
  1. กฎ DLP ที่ผู้ใช้ไม่ได้เขียนทับ
  2. การแยกประเภทด้วยตนเอง
  3. กฎ DLP ที่ผู้ใช้เขียนทับ
  4. การแยกประเภทโดย AI
  5. การแยกประเภทเริ่มต้น
การนำป้ายกำกับหรือช่องออกจะทำให้กลไกการแยกประเภทระดับถัดลงไปมีผลใช้งาน เช่น ไฟล์ที่ผู้ใช้นำป้ายกำกับออกอาจได้รับการติดป้ายกำกับเดิมโดยอัตโนมัติโดยการแยกประเภทโดย AI ในภายหลัง

การแยกประเภทโดย AI สามารถติดป้ายกำกับไฟล์ประเภทใดได้บ้าง

  • การแยกประเภทโดย AI จะใช้การประมวลผลข้อความที่จัดทำดัชนีได้เช่นเดียวกับ DLP ของไดรฟ์ โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อรายการประเภทไฟล์ที่ DLP สแกน ไม่รองรับไฟล์เสียงและวิดีโอ
  • ไฟล์ต้องมีจำนวนข้อความขั้นต่ำเพื่อให้การแยกประเภทโดย AI ใช้ป้ายกำกับได้ ด้วยเหตุนี้ ไฟล์บางไฟล์จึงอาจไม่ได้รับการแยกประเภท เช่น เอกสารที่สั้นมากและรูปภาพที่มีข้อความจำนวนน้อย

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีการปิดใช้ตัวเลือกสำหรับการนำไปใช้โดยอัตโนมัติ

ในระหว่างการสแกน หากมีไฟล์ที่คาดว่ามีตัวเลือกให้ปิดใช้การนำไปใช้โดยอัตโนมัติ การแยกประเภทโดย AI จะไม่ใช้ป้ายกำกับหรือค่าในช่องกับไฟล์นั้น

ไฟล์ที่การแยกประเภทโดย AI ได้ติดป้ายกำกับไว้ก่อนหน้านี้จะยังคงมีป้ายกำกับและค่าตัวเลือกที่ใช้ แม้ตัวเลือกดังกล่าวจะถูกปิดใช้ไปแล้วก็ตาม

ฉันจะย้อนกลับป้ายกำกับที่ใช้โดยอัตโนมัติได้ไหม

คุณเลิกทำการใช้ป้ายกำกับไม่ได้ เราขอแนะนำให้คุณปรับแต่งและทดสอบโมเดลกับกลุ่มเป้าหมายขนาดเล็กก่อนที่จะนำไปใช้ในวงกว้าง เช่น คุณสามารถฝึกโมเดลด้วยป้ายกำกับชั่วคราวได้ จากนั้นเมื่อประสิทธิภาพของโมเดลเป็นที่น่าพอใจแล้ว คุณสามารถ "รีเซ็ต" โมเดลได้โดยการลบโมเดลนั้นและสร้างโมเดลใหม่ด้วยป้ายกำกับการฝึกเดียวกัน (ชุดข้อมูลฝึกฝนเดียวกัน) แต่ใช้ป้ายกำกับถาวร

การอนุญาตให้ใช้สิทธิ

ฟีเจอร์นี้จะทำงานอย่างไรสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีใบอนุญาตที่มีสิทธิ์

หากผู้ดูแลระบบในองค์กรมีใบอนุญาตที่รองรับการแยกประเภทโดย AI ก็จะฝึกโมเดลได้ ผู้ติดป้ายกำกับที่กำหนดไว้ (ผู้ใช้ที่ใช้ป้ายกำกับการฝึก) ไม่จำเป็นต้องมีใบอนุญาตที่มีการแยกประเภทโดย AI

ไฟล์ที่มีป้ายกำกับการฝึกอาจเป็นของผู้ใช้คนใดก็ได้ที่มีใบอนุญาตที่รองรับป้ายกำกับการแยกประเภทของไดรฟ์ อย่างไรก็ตาม การแยกประเภทโดย AI จะติดป้ายกำกับเฉพาะไฟล์ที่อยู่ในไดรฟ์ที่แชร์หรือเป็นของผู้ใช้ที่มีใบอนุญาตที่รองรับการแยกประเภทโดย AI เท่านั้น ไฟล์ของผู้ใช้ที่ไม่มีใบอนุญาตที่รองรับจะไม่ได้รับการประมวลผลด้วยการแยกประเภทโดย AI

หากไม่มีผู้ใช้ที่มีใบอนุญาตที่รองรับการแยกประเภทโดย AI ระบบจะปิดการใช้โดยอัตโนมัติและลบโมเดลการแยกประเภท อย่างไรก็ตาม ป้ายกำกับการฝึกและป้ายกำกับที่ใช้โดยการแยกประเภทโดย AI จะยังคงอยู่ในไฟล์

ฟีเจอร์นี้จะทำงานอย่างไรสำหรับผู้ใช้เก่า

ผู้ใช้ที่มี Google Workspace Enterprise Plus - ใบอนุญาตผู้ใช้เก่าจะมีการติดป้ายกำกับไฟล์ด้วยการแยกประเภทโดย AI

เริ่มต้นใช้งานในฐานะผู้ดูแลระบบป้ายกำกับไดรฟ์