Примеры употребления "traffic classification rule" в английском с переводом на русский
For this reason, Microsoft provides a way for you to create and import your own DLP policy templates or your own sensitive information definitions within classification rule packages.
В связи с этим корпорация Майкрософт предлагает способ создания и импорта ваших шаблонов политики DLP или определений конфиденциальной информации в пакетах правил классификации.
Use the Shell to create a classification rule package based on document fingerprinting
Создание пакета правил классификации на основе отпечатков документов с помощью командной консоли
An XML file that is a custom DLP policy template can contain the XML that is your classification rule package.
XML-файл, который представляет собой настраиваемый шаблон политики защиты от утечки данных, может содержать символы XML, которые являются вашим пакетом правила классификации.
The rules are combined together into a classification rule package, an XML document that adheres to a standardized rules package XML schema definition.
Правила объединяются в пакет правил классификации, XML-документ, соответствующий определению схемы XML пакета стандартизированных правил.
Finally, add the “Contoso Customer Confidential” data classification rule package to a DLP policy.
Наконец, добавьте пакет правил классификации данных "Contoso Customer Confidential" в политику защиты от потери данных.
Develop your own sensitive information types and matching logic in classification rule packages
Разработка собственных типов конфиденциальной информации и соответствующей логики в пакетах правил классификации
You can now use the Get-DataClassification cmdlet to find all DLP data classification rule packages, and in this example, “Contoso Customer Confidential” is part of the data classification rule packages list.
Вы можете использовать командлет Get-DataClassification для поиска всех пакетов правил классификации данных, используемых функцией защиты от потери данных, а в этом примере в список пакетов правил классификации данных входит пакет "Contoso Customer Confidential".
The classification rule pack is embedded in the policy template, and then passed as a parameter to the cmdlet in the template:
Пакет правил классификации встраивается в шаблон политики, а затем передается командлету в шаблоне в качестве параметра:
Because the results of New-Fingerprint aren’t stored outside the data classification rule, you always run New-Fingerprint and New-DataClassification or Set-DataClassification in the same PowerShell session.
Поскольку результаты выполнения командлета New-Fingerprint не хранятся за пределами правила классификации данных, командлеты New-Fingerprint и New-DataClassification или Set-DataClassification всегда выполняются во время одного сеанса PowerShell.
Now, let’s create a new data classification rule named "Contoso Employee Confidential" that uses the document fingerprint of the file C:\My Documents\Contoso Customer Information Form.docx.
Давайте создадим новое правило классификации данных с именем "Contoso Employee Confidential", использующее отпечаток документа из файла C:\My Documents\Contoso Customer Information Form.docx.
The XML schema and guidance in this topic will help you get started creating your own basic data loss prevention (DLP) XML files that define your own sensitive information types in a classification rule package.
Схема XML и руководство в этом разделе помогут создать собственные основные XML-файлы для защиты от утечки данных, определяющие для вас типы конфиденциальной информации в пакете правила классификации.
DLP uses classification rule packages to detect sensitive content in messages.
Функция защиты от потери данных использует пакеты правил классификации для обнаружения конфиденциального содержимого в сообщениях.
To create a classification rule package based on a document fingerprint, use the New-Fingerprint and New-DataClassification cmdlets.
Чтобы создать пакет правил классификации на основе отпечатка документа, используйте командлеты New-Fingerprint и New-DataClassification.
These templates can contain new sensitive information definitions in classification rule packages, or they can utilize rule packages that exist within Exchange already.
Эти шаблоны могут содержать новые определения секретных сведений в пакетах правил классификации или использовать пакеты правил, уже существующие в Exchange.
You can write your own sensitive information definitions in a classification rule package, which is an XML file, and import it as part of your DLP solution.
Свои определения конфиденциальной информации можно писать в пакете правил классификации, который является XML-файлом, и импортировать его как часть решения DLP.
Below is example that illustrates how to embed classification rule pack inside of a dlp policy template, and installing the rule pack as part of the policy creation process.
Ниже приведен пример, в котором показано, как включить пакет правил классификации внутри шаблона политики DLP и установить пакет правил при создании политики.
There is a separate XML schema definition for DLP policy template files and classification rule packages.
Для файлов шаблона политики DLP и пакетов правила классификации есть отдельное определение схемы XML.
Even though you can create and modify classification rule packages in the Shell, you might find that creating document fingerprints is a little simpler in the EAC.
Хотя вы можете создавать и изменять пакеты правил классификации в командной консоли, создавать отпечатки документов в Центре администрирования Exchange немного проще.
So, the Outlook Junk Email Filter is able to use the mailbox's safelist collection and its own spam classification to move messages to the Junk Email folder, even if the junk email rule and/or the SCL Junk Email threshold are disabled in the mailbox.
Итак, для перемещения сообщений в папку "Нежелательная почта" фильтр нежелательной почты Outlook может использовать как коллекции списков надежных отправителей почтового ящика, так и собственную классификацию спама, даже если в почтовом ящике отключены правило нежелательной почты и/или порог вероятности нежелательной почты.
Примеры употребления слов в разных контекстах предоставляются исключительно в лингвистических целях, т. е. для изучения употребления слов в одном языке и вариантов их перевода на другой. Все образцы собраны автоматически из открытых источников с помощью технологии поиска на основе двуязычных данных. Если вы обнаружили орфографическую, пунктуационную или иную ошибку в оригинале или переводе, используйте опцию "Сообщить о проблеме" или напишите нам
Что такое перевод в контексте на PROMT.One
Раздел «Контексты» на PROMT.One – это ваш переводчик в контексте, позволяющий находить реальные примеры употребления слов и фраз. Просто введите слово, и сервис покажет перевод в контексте – предложения из двухъязычных источников, где это слово используется с переводом на нужный язык. Такая функция поможет понять нюансы значения слова и правильное употребление в речи, будь то редкий термин или распространенная фраза.
Миллионы примеров употребления из реальных текстов
Миллионы примеров перевода собраны автоматически из уже переведенных текстов: документов, веб-сайтов, книг, диалогов из фильмов и др. Благодаря этому вы увидите слово в разных ситуациях – от официально-делового стиля до разговорного сленга. Для удобства результаты можно фильтровать по конкретному переводу или тематике, а также выполнять поиск внутри найденных примеров, чтобы быстро выделить нужный контекст.
Как контекстный перевод помогает изучать язык
Используя раздел «Контексты», вы эффективно расширяете свой словарный запас. Сервис наглядно показывает, как переводятся идиомы, фразовые глаголы и многозначные слова в разных контекстах. Это упрощает изучение языков: вы запоминаете новые слова с учетом их реального употребления и сразу видите грамотный перевод в живой речи. Пользуйтесь возможностями контекстного перевода от PROMT.One – учить язык станет еще легче и интереснее!
Цифровая эволюция перевода: как вузам бесплатно получить CAT-систему PROMT Translation Factory
18 февраля 2026 года прошел очередной вебинар, посвященный Академической программе компании PROMT для представителей высших учебных заведений. Вебинар провела Наталья Железняк, руководитель лингвистич
01.03.2026
Реклама