Fortra's Data Classification Suite — это программное решение для классификации и управления данными, предназначенное для идентификации, категоризации и защиты конфиденциальной информации в корпоративной среде. Продукт сочетает в себе технологии обнаружения содержимого, метаданных и контекста использования данных, предоставляя инструменты для автоматизированного присвоения меток, управления политиками и интеграции с системами защиты данных. Решение ориентировано на поддержку соответствия нормативным требованиям и внутренних политик безопасности.

Историческая и коммерческая информация о конкретных версиях и деталях реализации Fortra's Data Classification Suite ограничена в общедоступных источниках; если точные сведения отсутствуют, ниже приведён обобщённый обзор функциональных возможностей и типичных сценариев применения, характерных для продуктов данного класса. В стандартном наборе функций такого ПО присутствуют механизмы обучения правил обнаружения, шаблоны для личных данных и регуляторных категорий, возможности для ручной и автоматической маркировки, а также средства отчётности и аудита.

• Обнаружение содержимого: поиск и идентификация конфиденциальной информации на основании ключевых слов, регулярных выражений, шаблонов документов и контекстных признаков.
• Классификация по политике: применение настраиваемых политик для автоматической или полуавтоматической маркировки файлов и сообщений в соответствии с бизнес-правилами и нормативами.
• Ручная маркировка: интерфейсы для пользователей и администраторов, позволяющие вручную присваивать и корректировать метки и уровни чувствительности.
• Интеграция с DLP и SIEM: экспорт метаданных и меток в системы предотвращения утечек данных, управления событиями безопасности и контроля доступа.
• Управление метаданными: сохранение информации о классификации в виде атрибутов файлов и записей, совместимых с корпоративными репозиториями и облачными хранилищами.
• Отчётность и аудит: журналирование действий классификации, генерация отчётов по статусу данных, инцидентам и соответствию политикам.
• Гибкость развертывания: варианты локального, гибридного или облачного развёртывания с адаптацией под архитектуру организации.
• Масштабируемость: способность работать с большими объёмами данных и поддерживать распределённые хранилища и разнообразные источники информации.
• Поддержка многоязычности и региональных шаблонов: распознавание форматов и шаблонов, характерных для различных стран и языков.
• Шаблоны и готовые конфигурации: преднастроенные наборы политик и шаблонов для типичных сценариев обработки персональных данных и регуляторных требований.