Memberi label pada file Google Drive secara otomatis menggunakan klasifikasi AI

Fitur ini disertakan dalam Frontline Plus dan Enterprise Plus. Fitur ini juga disertakan dalam add-on Gemini Enterprise, Gemini Education Premium, dan AI Security. Bandingkan add-on

Fitur klasifikasi AI menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memberi label secara otomatis pada konten sensitif di organisasi. Setelah periode pelatihan awal, di mana model AI mempelajari kriteria organisasi Anda untuk konten sensitif, klasifikasi AI dapat secara otomatis menerapkan label ke file baru dan yang sudah ada di Google Drive.

Berikut cara mulai menggunakan klasifikasi AI:

1) Siapkan pelatihan: Untuk memulai, buat label klasifikasi, yang akan otomatis diterapkan oleh model AI ke file setelah pelatihan selesai. Buat juga label pelatihan—label yang hampir identik dengan label klasifikasi.

2) Latih model: Selama periode pelatihan, biasanya sekitar satu minggu, pemberi label yang ditetapkan—pengguna di organisasi Anda yang dapat mengevaluasi file sensitif—mulai mengklasifikasi file Drive dengan label pelatihan. Dari contoh pengguna, model akan mulai mempelajari cara mengklasifikasi file sensitif.

3) Aktifkan klasifikasi otomatis: Setelah model dilatih (sekitar satu minggu), Anda akan diminta untuk mengaktifkan klasifikasi otomatis. Anda dapat secara berkelanjutan memantau jumlah file yang diklasifikasikan, serta seberapa akurat klasifikasi tersebut.

Untuk detail akurat pada setiap fase, buka bagian yang tertaut di bawah.

Sebelum memulai

Jika Anda belum familier dengan label Drive, buka Memulai sebagai admin label Drive untuk mengetahui detail cara kerja dan cara membuatnya.
Untuk mendapatkan hasil terbaik, buat grup konfigurasi untuk pemberi label yang Anda tetapkan, yang terpisah dari anggota lainnya di organisasi. Untuk mengetahui petunjuknya, buka Menyesuaikan setelan layanan dengan grup konfigurasi.

Menyiapkan pelatihan

Membuat label klasifikasi

Label klasifikasi adalah label yang akan secara otomatis diterapkan oleh model AI pada file Drive Anda yang sensitif setelah model dilatih. Model akan dilatih dan hanya menggunakan satu kolom per label. Kolom yang ditetapkan AI harus berupa jenis kolom dengan badge atau daftar opsi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang label, buka Memulai sebagai admin label Drive.

Saat digunakan sebagai label klasifikasi, kolom dengan badge atau daftar opsi harus memenuhi persyaratan berikut:

Memiliki minimal 2 dan tidak lebih dari 7 opsi
Harus dipublikasikan

Jika sudah memiliki label dengan badge yang memenuhi persyaratan ini, Anda dapat menggunakannya sebagai label klasifikasi. Jika tidak, buat label.

Membuat label pelatihan

Sebaiknya buat label pelatihan saat pemilihan label (langkah berikutnya), saat Anda dapat membuatnya secara otomatis. Hal ini memastikan label pelatihan akan cocok dengan label klasifikasi dalam semua cara yang diperlukan.

Jika Anda memilih untuk membuat label pelatihan sebelum pemilihan label:

Pastikan label memenuhi syarat yang diperlukan untuk kriteria label.
Identifikasi label pelatihan dengan kata "pelatihan" untuk memudahkan pemberi label tepercaya Anda mengenali label dan menerapkannya selama periode pelatihan.
Tambahkan kolom deskripsi ke label pelatihan untuk memudahkan pemberi label tepercaya memahami tujuannya.

Memilih label dan mengaktifkan pelatihan

Login ke Konsol Google Admin dengan akun administrator.
Jika tidak menggunakan akun administrator, Anda tidak dapat mengakses konsol Admin.
Buka Menu Keamanan > Kontrol data dan akses > Klasifikasi data > Pengelola label.
Memerlukan hak istimewa administrator Kelola Label Klasifikasi.
Di klasifikasi AI untuk Google Drive, klik Siapkan pelatihan.
Untuk bagian Pilih label klasifikasi, klik Pilih Label.
Pilih label yang ingin Anda gunakan untuk klasifikasi AI dan kolom yang akan ditetapkan.
Untuk bagian Pilih label pelatihan, klik Buat label pelatihan.
Cara ini otomatis membuat label pelatihan dengan atribut yang sama dengan label Klasifikasi Anda.
Guna memastikan label baru tersedia untuk pemberi label yang ditetapkan, klik Perbarui izin label. Cara ini akan membuka label dalam mode Edit di pengelola label pada tab terpisah.
Catatan: Anda juga dapat mengatur izin label pada lain waktu. Namun, perlu diingat bahwa hanya pemberi label Anda yang memiliki akses ke label pelatihan.
Klik IzinEdit, lalu berikan izin Dapat menerapkan label dan menetapkan nilai ke grup konfigurasi yang berisi pemberi label.
Klik Simpan, lalu tutup tab pengelola label.
Setelah memilih label klasifikasi dan label pelatihan, tombol Aktifkan pelatihan akan aktif.
Klik Aktifkan pelatihan.
Penting: Jika Anda mendapatkan pesan error saat mencoba mengaktifkan pelatihan, artinya label klasifikasi dan label pelatihan Anda tidak cocok. Tinjau persyaratan label di bawah dan pastikan label memenuhi semua persyaratan, lalu aktifkan pelatihan.

Setelah Anda mengaktifkan pelatihan, halaman Klasifikasi data akan menampilkan label Pelatihan dan label Klasifikasi yang Anda pilih.

Label Klasifikasi menampilkan Belum siap. Setelah pelatihan selesai, status label akan berubah menjadi Siap.
Status penerapan otomatis menampilkan Nonaktif untuk semua orang. Setelah status label Klasifikasi berubah menjadi Siap, Anda dapat mengubah status Penerapan otomatis ke Aktif.

Selanjutnya, pemberi label yang ditetapkan harus mulai menerapkan label Pelatihan ke file sensitif Anda.

Melatih model

Agar model AI berhasil dilatih, pemberi label yang Anda tetapkan harus melabeli setidaknya 100 file per opsi. Misalnya, jika label Anda memiliki 3 opsi, opsi tersebut harus diterapkan ke setidaknya 300 file secara total. Model AI memeriksa pelatihan setiap 1–2 minggu dan menampilkan status Siap setelah model memiliki 100 contoh atau lebih untuk setiap opsi label. Pelajari lebih lanjut contoh label berkualitas tinggi.

Selama periode pelatihan, Anda dapat memeriksa progres jumlah file yang sudah diberi label dan bagaimana peningkatan akurasi model.

Catatan: File pelatihan memiliki batas total 1 juta.

Untuk memeriksa progres selama periode pelatihan:

Di konsol Admin, buka KeamananKlasifikasi data.
Klik Lihat detail model.
- Untuk bagian Label pelatihan, File pelatihan akan menampilkan jumlah file yang telah diberi label untuk setiap opsi.
- Setiap opsi label memiliki Skor yang menunjukkan persentase contoh pelatihan yang diklasifikasikan dengan benar oleh model setelah pengujian.
  - Rendah—Di bawah 50%. Model memerlukan data yang lebih baik dan belum siap.
  - Sedang—50-80%. Model ini mungkin tersedia secara terbatas.
  - Tinggi—Di atas 80%. Model siap mengklasifikasikan file untuk organisasi Anda.

Mengaktifkan penerapan label otomatis

Anda sudah siap untuk memilih opsi label dan mengaktifkan penerapan label otomatis setelah model AI dilatih untuk mencapai tingkat akurasi yang tinggi. Ikuti langkah-langkah berikut:

Di konsol Admin, buka KeamananKlasifikasi data.
Di Klasifikasi AI, verifikasi bahwa label Klasifikasi menunjukkan status Siap.
Klik Lihat detail model.
Untuk bagian Klasifikasi label, centang kotak untuk opsi label yang ingin Anda izinkan agar model AI diterapkan secara otomatis.
Klik Aktifkan penerapan otomatis.
Telusuri dan pilih unit organisasi atau grup agar anggota pengguna yang akan mendapatkan penerapan label secara otomatis dapat disertakan. Misalnya, jika memilih grup, "Keuangan", Anda dapat memilih label agar dikonfigurasi untuk grup Keuangan.
Klik Aktif - Label otomatis diterapkan.
Opsi untuk cara penerapan label tercantum di bawah opsi Aktif.
Klik Simpan.
Di halaman utama Klasifikasi data, Status penerapan otomatis untuk aturan akan berubah menjadi Aktif.

Kapan Klasifikasi AI memindai file?

Klasifikasi AI memindai file dalam penyimpanan setidaknya satu kali untuk pengguna dan drive bersama yang telah mengaktifkan penerapan otomatis. Proses ini dapat memerlukan waktu 1-2 minggu setelah penerapan otomatis pertama kali diaktifkan.

Klasifikasi AI juga akan memindai file saat diupload atau diubah. Label yang diterapkan dapat berubah berdasarkan perubahan konten pada file.

Memantau peristiwa label klasifikasi AI di log Drive

Anda bisa mendapatkan detail spesifik mengenai cara klasifikasi AI melabeli file dengan melihat peristiwa yang dicatat dalam log Drive.

Buka KeamananKlasifikasi data.
Di klasifikasi AI untuk Google Drive, klik Lihat detail model.
Klik Lihat log.
Alat Investigasi Keamanan akan terbuka di tab baru, yang menampilkan hasil penelusuran log Drive untuk dua peristiwa terkait Klasifikasi AI: Label diterapkan dan Nilai kolom label diubah.
Klik Deskripsi peristiwa untuk mendapatkan detail tambahan, seperti:
- Nama dan jenis dokumen yang telah diberi label
- Nilai kolom label yang ditetapkan ke dokumen (misalnya, Rahasia atau Terbatas, jika itu adalah pilihan label Anda).

Menonaktifkan penerapan label otomatis

Anda dapat menonaktifkan penerapan otomatis pada semua label, atau menonaktifkan opsi tertentu.

Buka KeamananKlasifikasi data.
Di klasifikasi AI untuk Google Drive, klik Lihat detail model.
- Untuk Label klasifikasi, hapus centang Izinkan di kolom Penerapan otomatis guna menjeda penerapan otomatis untuk opsi tersebut.
- Untuk menjeda penerapan otomatis sepenuhnya, hapus centang pada semua opsi.

Menonaktifkan penerapan otomatis sepenuhnya untuk unit organisasi atau grup tertentu

Gunakan opsi ini jika Anda ingin menonaktifkan penerapan otomatis sepenuhnya untuk konten milik pengguna di unit organisasi atau grup tertentu.

Buka KeamananKlasifikasi data.
Di klasifikasi AI untuk Google Drive, klik Lihat detail model.
Klik Kelola penerapan otomatis.
Klik unit organisasi atau grup di sebelah kiri untuk memilihnya.
Di Kelola penerapan otomatis AI, klik NONAKTIF.

Mereset model

Pada titik tertentu, Anda mungkin perlu mereset model (misalnya, untuk memulai pengujian lain atau karena akurasi model tidak meningkat). Jika Anda perlu mereset model, perhatikan hal-hal berikut:

Jika Anda mereset model, tunggu hingga model dilatih sebelum klasifikasi AI dapat mengaktifkan label klasifikasi baru dan menerapkannya ke file.
Label pelatihan yang sebelumnya diterapkan akan tetap ada pada file. Setelah mereset model, Anda dapat memilih mengonfigurasi model baru untuk menggunakan label pelatihan yang sama (atau yang berbeda).
Label yang diterapkan secara otomatis akan tetap ada di file setelah Anda mereset model.
Jika Anda memilih label klasifikasi yang sama untuk model baru, fitur klasifikasi AI akan mengabaikan dan menimpa prediksi model sebelumnya. Dengan cara ini, Anda dapat menggunakan reset model untuk "memproses ulang" file Drive organisasi. Hal ini dapat berguna jika Anda melakukan peningkatan yang signifikan pada kualitas model sejak deployment awal.

Buka KeamananKlasifikasi data.
Di klasifikasi AI untuk Google Drive, klik Lihat detail model.
Di halaman detail model AI, untuk bagian Tindakan di sebelah kanan, klik Reset model.
Dialog Reset model akan mencantumkan efek tindakan mereset model.
Untuk melanjutkan, klik Reset model.
Klasifikasi AI direset ke status awal. Untuk memulai ulang, klik Siapkan pelatihan, lalu pilih label klasifikasi dan pelatihan baru.

FAQ

Luaskan semua | Ciutkan semua

Apa saja persyaratan untuk label pelatihan dan klasifikasi?

Baik label klasifikasi maupun label pelatihan harus memenuhi kriteria berikut:

Berisi minimum 2 dan maksimum 7 opsi.
Opsi harus dalam urutan yang sama di setiap label.
Misalnya, jika label klasifikasi memiliki opsi dalam urutan ini:
1. Opsi 1
2. Opsi 2
3. Opsi 3
Opsi label pelatihan tidak dapat diurutkan sebagai berikut:
1. Opsi 2
2. Opsi 1
3. Opsi 3
Memiliki label yang dipublikasikan.
Memiliki label dengan izin akses yang berbeda. Label pelatihan hanya boleh tersedia untuk pemberi label yang ditetapkan, yang dapat dipercaya untuk melatih model. Label klasifikasi dapat memiliki akses yang lebih luas.

Dapatkah saya menggunakan label klasifikasi sebagai label pelatihan?

Tidak. Label klasifikasi dan label pelatihan harus berbeda. Label yang Anda pilih sebagai label klasifikasi tidak ditampilkan sebagai pilihan yang dapat dipilih untuk label pelatihan.

File apa yang cocok untuk melatih model?

Untuk hasil terbaik dalam melatih model, pastikan pemberi label tepercaya Anda mengikuti panduan berikut saat memilih file pelatihan:

Pastikan setiap file memiliki minimum 500 karakter teks.
Pilih file yang paling mewakili konten sebenarnya yang dibuat, dibagikan, dan digunakan pengguna di organisasi Anda
Pilih jumlah file yang kira-kira sama untuk setiap opsi label, dengan minimum 100 file untuk setiap opsi. Hal ini membantu model mendapatkan pemahaman yang komprehensif mengenai data Anda dan meningkatkan skor.
Sertakan berbagai file representatif untuk setiap jenis opsi. Misalnya, jangan memberi label 100 resume sebagai total kumpulan file contoh untuk label Sangat Rahasia jika kontrak juga merupakan jenis file Sangat Rahasia yang umum di organisasi Anda.

Apakah klasifikasi AI berfungsi untuk pelabelan konten sensitif saja?

Konten sensitif adalah fokus utama dalam klasifikasi AI, tetapi label apa pun dengan maksimum 4 opsi dapat dilatih untuk pemberian label otomatis.

Dapatkah model dilatih dalam beberapa bahasa?

Model ini mendukung banyak bahasa, tetapi berbagai file yang representatif untuk setiap jenis dan bahasa opsi harus disertakan dalam data pelatihan. Hal ini akan meningkatkan jumlah file yang diperlukan agar berhasil melatih model. Sistem penulisan tanpa batas kata, misalnya, bahasa Jepang dan China, belum didukung.

Bagaimana cara penghitungan skor?

Selama pelatihan, model AI menggunakan 75% dari data input untuk melatih modelnya sendiri mengenai cara memberi label pada file dan menyisakan 25% untuk menguji performanya secara berkala. Dengan kata lain, untuk 25% file yang diberi label, model akan menganalisis file tersebut seolah-olah tidak tahu label apa yang telah diterapkan. Model AI kemudian membuat pilihan labelnya sendiri dan membandingkan pilihan tersebut dengan label sebenarnya yang diterapkan oleh pemberi label yang ditetapkan. Skor menunjukkan proporsi file yang dicadangkan, yang diberi label dengan tepat.

Apa yang terjadi jika opsi dinonaktifkan untuk penerapan otomatis?

Selama pemindaian, jika file diprediksi memiliki opsi yang penerapan otomatisnya dinonaktifkan, Klasifikasi AI tidak akan menerapkan label atau nilai kolom ke file tersebut.

File yang telah diberi label klasifikasi AI sebelumnya akan mempertahankan label dan nilai opsi yang diterapkan bahkan setelah opsi tersebut dinonaktifkan.

Bagaimana dan kapan Klasifikasi AI merevisi label yang diterapkan otomatis?

Setelah pembuatan model dan pengaktifan penerapan otomatis, Klasifikasi AI akan memindai dan mengklasifikasikan semua file dalam penyimpanan yang teksnya dapat diekstrak secara memadai. File ini dipindai setidaknya satu kali.

Klasifikasi AI memproses ulang file secara berkala saat konten diubah. Perubahan konten dapat menghasilkan prediksi yang berbeda untuk file. Jika Klasifikasi AI memiliki opsi file lama dan baru, Klasifikasi AI akan memilih opsi yang lebih tinggi dalam daftar opsi. Misalnya, jika suatu kolom memiliki tiga opsi pada pengelola label:

Rahasia
Internal
Publik

Misalnya Klasifikasi AI mengklasifikasikan file sebagai Internal, dan kontennya berubah sehingga model Klasifikasi AI memprediksi Rahasia. Dalam hal ini, klasifikasi file diubah menjadi Rahasia. Namun, jika model Klasifikasi AI memprediksi Publik, klasifikasi pada file tersebut tetap sebagai file Internal.

Klasifikasi AI tidak merevisi label dan nilai kolom yang diterapkan otomatis yang telah ditinjau atau diubah oleh pengguna.

Untuk beberapa mekanisme klasifikasi, seperti AI, aturan DLP, dan Klasifikasi Default, mekanisme apa yang diprioritaskan saat mengklasifikasikan file?

Klasifikasi data dilakukan dalam urutan berikut:

Aturan DLP tanpa penimpaan pengguna
Klasifikasi manual
Aturan DLP dengan penimpaan pengguna
Klasifikasi AI
Klasifikasi default

Penghapusan label atau kolom memungkinkan penerapan mekanisme klasifikasi untuk tingkat yang lebih rendah. Misalnya, file dengan label yang dihapus oleh pengguna nantinya dapat memiliki label yang sama yang diterapkan otomatis oleh Klasifikasi AI.

Apakah ada batasan untuk jenis file tempat label dapat diterapkan?

Item Drive apa pun dapat diberi label dari Drive. Editornya juga memiliki UX pemberian label native.
Klasifikasi AI memanfaatkan pemrosesan teks yang dapat diindeks yang sama seperti DLP Drive. File apa pun tempat Drive dapat mengekstrak teks yang dapat diindeks dapat dievaluasi untuk label yang diterapkan Klasifikasi AI. Teks yang dapat diindeks dari setiap file tidak dapat diekstrak. Oleh karena itu, tidak ada jaminan bahwa Klasifikasi AI dapat memproses setiap file.
Klasifikasi AI mengharuskan file memenuhi batas teks minimum sebelum membuat keputusan klasifikasi. Karena itulah, beberapa file seperti dokumen yang sangat pendek dan gambar dengan sedikit teks mungkin tidak diklasifikasikan.

Bagaimana cara kerja fitur ini bagi pengguna tanpa lisensi yang memenuhi syarat?

Selama beberapa pengguna di domain memiliki lisensi yang memenuhi syarat dan mendukung Klasifikasi AI, admin Anda dapat melatih model. File yang ditandai dengan label pelatihan dapat dimiliki oleh setiap pengguna yang memiliki lisensi yang didukung Label Drive. Fungsi penerapan otomatis hanya menerapkan label ke file milik pengguna dengan lisensi yang didukung Klasifikasi AI. File milik pengguna tanpa lisensi yang didukung tidak akan diproses oleh AI.

Topik terkait

Memulai sebagai admin label Drive

Apakah ini membantu?

Bagaimana cara meningkatkannya?