Démo Cyera et Microsoft Purview : renforcer la protection des données

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Appliquez des contrôles de niveau professionnel grâce à un étiquetage de précision

Améliorez Purview avec une précision basée sur l'IA.

Un mauvais étiquetage met en danger les données sensibles. Cyera améliore Microsoft Purview grâce à une visibilité inégalée, afin que chaque fichier reçoive la bonne étiquette et la bonne protection.

Dans cette démo, vous découvrirez comment Cyera peut vous aider à :

  • Étiquetez les fichiers avec précision - Classez les données avec une précision de 95 % à l'aide de l'IA de Cyera et du graphique de sécurité des données de Purview. Identifiez ce qui compte, à chaque fois.
  • Corrigez automatiquement les lacunes : détectez les étiquettes manquantes ou erronées et appliquez les balises recommandées par l'IA en un seul clic.
  • Appliquez les politiques en toute confiance : garantissez un étiquetage cohérent afin que Purview applique les bonnes protections sur Azure, M365, OneDrive et SharePoint.

Pour en savoir plus, consultez https://www.cyera.com/partnership/microsoft 

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Démo Cyera et Microsoft Purview : renforcer la protection des données

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Un mauvais étiquetage met en danger les données sensibles. Cyera améliore Microsoft Purview grâce à une visibilité inégalée, afin que chaque fichier reçoive la bonne étiquette et la bonne protection.

Dans cette démo, vous découvrirez comment Cyera peut vous aider à :

  • Étiquetez les fichiers avec précision - Classez les données avec une précision de 95 % à l'aide de l'IA de Cyera et du graphique de sécurité des données de Purview. Identifiez ce qui compte, à chaque fois.
  • Corrigez automatiquement les lacunes : détectez les étiquettes manquantes ou erronées et appliquez les balises recommandées par l'IA en un seul clic.
  • Appliquez les politiques en toute confiance : garantissez un étiquetage cohérent afin que Purview applique les bonnes protections sur Azure, M365, OneDrive et SharePoint.

Pour en savoir plus, consultez https://www.cyera.com/partnership/microsoft 

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