Wykorzystujemy metodę machine learning oraz deep learning w celu automatycznej klasyfikacji dokumentów.
Klasyfikacja dokumentów odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu pełnego bezpieczeństwa informacji w organizacji.
Dzięki zaawansowanym algorytmom sztucznej inteligencji narzędzie BTC Document Classification skutecznie rozpoznaje, analizuje i klasyfikuje zarówno pliki tekstowe, jak i graficzne, wskazując dokumenty wymagające dodatkowego zabezpieczenia ze względu na ich wrażliwą treść.
System wykorzystuje dwie zaawansowane technologie: uczenie maszynowe (machine learning) oraz uczenie głębokie (deep learning). Analiza obejmuje zarówno treść tekstową, jak i zawartość wizualną dokumentów, co pozwala na szybkie i skuteczne wykrywanie poufnych danych w firmie. Dzięki temu rozwiązanie przyczynia się do minimalizowania ryzyka naruszeń prywatności oraz wspomaga zarządzanie bezpieczeństwem danych.
BTC Document Classification znajduje zastosowanie w profesjonalnych systemach IT, wspierając ochronę informacji i automatyczne rozpoznawanie dokumentów wymagających szczególnej uwagi. Analizowane są nie tylko tradycyjne pliki tekstowe, ale także skany oraz dokumenty graficzne. System identyfikuje elementy takie jak układ graficzny, pieczątki czy podpisy, co czyni go kompleksowym narzędziem do klasyfikacji treści.
Dzięki wykorzystaniu technologii głębokiego uczenia dokumenty są kategoryzowane nie tylko na podstawie samego tekstu, ale także na podstawie ich struktury wizualnej. To umożliwia skuteczniejsze zabezpieczanie poufnych informacji i zapewnia zgodność z regulacjami dotyczącymi ochrony danych. BTC Document Classification to nowoczesne rozwiązanie, które usprawnia zarządzanie dokumentami i pomaga organizacjom skutecznie chronić swoje zasoby informacyjne.
Rozpoznawanie typu dokumentu, który ma przejść przez analizę.
Analizuje się trzy rodzaje plików: zawierające wyłącznie tekst, wyłącznie obrazy, łączące ze sobą zarówno tekst jak i obrazy. W zależności jakie dane znajdują się w dokumencie, automatycznie wybierana jest metoda analizy pliku.
Określenie ilości cech związanych z ochroną danych osobowych w danym dokumencie. Użycie wyrażeń regularnych, sztucznej inteligencji oraz komunikacja z API (https://api.stat.gov.pl/) pozwala na skuteczne wykrywanie takich cech jak PESEL, numery dowodów osobistych czy numerów paszportowych. BTC Document Classification pozwala monitorować dokumenty szczególnie istotne pod kątem ochrony danych poufnych.