专利名称：包括自动分类规则的数据分类流水线的制作方法
包括自动分类规则的数据分类流水线背景在典型的企业环境中维护和处理的数据量是巨大的，并迅速地增大。例如，信息技术(IT)部门必须处理数十种格式的数百万或者甚至数十亿的文件是常见的。此外，现有的数量以很大的速率增长(例如，每年两位数的增长)。这些数据中大多数没有被积极地管理，并以非结构化的表单保留在文件共享中。现有数据管理工具和实践不能很好地跟上可能存在的各种和复杂情况。这样的情况包括顺应性、安全性，以及存储，并适用于非结构化数据(例如，文件)，半结构化数据(例如，文件加额外的属性/元数据)和结构化数据(例如，在数据库中)。因此，需要降低管理成本和风险的任何技术。概述提供本概述是为了以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些代表性的概念。本概述并不旨在标识出所要求保护的主题的关键因素或必要特征，也不旨在以将限定所要求保护的主题的范围的任何方式被使用。简言之，此处所描述的主题的各个方面涉及这样的技术通过该技术经由数据处理流水线(包括分类流水线)来处理数据项(例如，文件)，以促进基于它们的分类对数据项的管理。一方面，分类流水线获取与每一个已发现的数据项相关联的元数据(例如，业务影响、隐私级别等等)。一组一个或多个分类器若被调用，则将数据项分类为分类元数据 (例如，一个或多个属性)，然后将这些属性与数据项进行关联(相关联地保存)。然后，可以基于其相关联的分类元数据来将策略应用于每一个数据项，例如，以基于每一个文件的元数据，使文件期满，改变文件的保护/访问级别等等。—方面，数据项处理流水线包括用于项发现、分类和策略应用的独立阶段的模块化组件。每一个阶段都是可扩展的，并可包括在该阶段起作用的一个或多个模块(或没有模块)。可以在外部设置或分别通过set (设置)或get (获得)接口获取每一个项的分类元数据/属性。一方面，在分类阶段，可以调用多个分类器模块。可以基于各种准则，如先前是否和/或先前何时分类了数据项，作出是否要调用每一个分类器的决定。在分类数据项时，分类器可以使用与数据项相关联的属性中的任一个，和/或数据项本身的内容。预定义排序的分类器、权威性分类器和/或聚合机制是可以被用来处理关于不同的分类器如何分类相同项的任何冲突的技术。可以提供不同类型的分类器，包括基于数据项的位置来分类数据项的分类器，基于全局储存库的分类器(基于所有者和/或作者)，和/或基于项内包含的内容来分类项的基于内容的分类器。每一个分类器都可以对应于自动分类规则；分类器可以直接改变属性值，或将结果返回到相对应的规则机制，以使得相对应的规则机制可以改变属性。通过下面的结合附附图对本发明进行的详细说明，其他优点可以变得显而易见。附图简述本发明是作为示例说明的，而不仅限于附图，在附图中，类似的参考编号表示类似的元件，其中
图1是示出了用于自动处理用于数据管理的数据项(包括发现数据项、分类那些数据项，并基于分类来应用策略)的流水线服务中的示例模块的框图。图2是示出了当将文件服务器的文件处理为与文件相关联的属性时由流水线服务执行的示例步骤的表示。图3是示范了如何通过分类运行时在多个模块之间传递数据项的属性以便进行处理的示例分类服务体系结构的表示。图4A和4B包括示出了处理数据项所采取的示例步骤的流程图，包括为策略应用而分类项的步骤。图5示出了可以将本发明的各个方面集成到其中的计算环境的说明性示例。详细描述此处所描述的技术的各个方面一般涉及通过将数据项(对象)分类为一个类别， 并基于分类应用数据管理策略来管理数据(例如，文件服务器上的文件等等)。在一方面， 这是通过用于启用数据分类的解决方案的模块化方法，基于分类流水线来完成的。一般而言，流水线包括通过公用接口进行通信的一系列模块化软件组件。在各时间点，数据被发现和分类，且基于数据分类，将策略应用于数据。尽管此处使用了各种示例，如用于分类文件服务器上维护的文件/数据的不同的文件分类类型，但是，应该理解，此处所描述的示例中的任何一个都是非限制性示例。例如， 不仅可以分类文件，而且也可以将其他数据结构分类到相关的分类“类型”，例如，可以分类任何结构化的数据(例如，遵循描述如何表示数据的抽象模型并可以被访问的任何数据片段)，例如，电子邮件项、数据库表、网络数据等等。此外，可以使用其他的存储数据的方式， 例如，作为代替或补充的文件服务器，数据可以保留在本地存储、分布式存储、存储区域网络，因特网存储等等中。如此，本发明不仅限于此处所描述的任何特定实施例、方面、概念、 结构、功能或示例。相反，此处所描述的任何一个实施例、方面、概念、结构、功能或示例都是非限制性的，可以以一般而言在计算和进行数据管理时提供好处和优点的各种方式来使用本发明。图1示出了涉及此处所描述的技术的各个方面，包括用于处理数据项的流水线， 该流水线如此处所示范的可以被用来处理文件，但是，如可理解的可以被用来处理诸如电子邮件项之类的一个或多个其他数据结构。在图1的示例中，流水线被实现为对如由数据存储104所表示的任何数据集进行操作的服务102。一般而言，流水线服务102包括发现模块106、分类服务108，以及策略模块113。 注意术语“服务”不一定与单一机器相关联，而是协调流水线的某一执行的机制。在此示例中，分类服务108包括其他模块，S卩，元数据提取模块(诸元数据提取模块)109、分类模块(诸分类模)110，以及元数据存储模块(诸元数据存储模块)111。下面所描述的模块中的每一个都可以被视为阶段，实际上，每一个操作的时间线不必是相邻的，即，每一个阶段都可以被相对独立地执行，而不必紧接着前一阶段。例如，发现阶段可以发现和维护分类阶段以后分类的项。作为另一个示例，可以以每日为基础分类数据，且每周一次地运行数据管理应用程序(例如，备份)。任何一个阶段都可以被独立地执行，实时地在线处理或离线处理，在前台或在后台(例如，懒惰(lazy))操作中，或在分开的机器上以分布式方式执行。
一般而言，发现模块(诸发现模块)106发现要分类的项(例如，文件)，并可以使用一个以上的机制来执行此项操作。作为示例，可以有两种方式来发现文件服务器上的文件，一种方式是通过扫描文件系统来操作，而另一种方式是从远程文件访问协议检测新的对文件的修改。一般而言，被发现的数据作为项被提供到分类阶段/服务108，以便进行分类，无论是直接还是通过中间存储。以此方式，发现在逻辑上可以与分类分离。可以以许多方式来启动发现。一种方式是按需的，其中，项是应请求发现的。另一种方式是实时的，其中，对一个或多个项的更改触发发现操作。再一种方式是调度的发现， 例如，一天一次，如在正常工作时间之后。再一种方式是懒惰发现，其中，后台进程等等以低优先级操作以发现项，例如，当网络或服务器利用率相对较低时。此外，还要注意，发现可以在在线操作中运行，即，对真实数据，或对数据的离线副本，如原始数据的时间点快照；(注意，一般而言，快照副本是指当特定数据项处于某个定义的时间点时的该特定数据项的副本，由此，对快照副本进行处理会在数据项正在被处理时有助于将数据项维持在恒定状态， 这与其中数据项可以实时地变化的实况系统不同)。在分类阶段/服务108 (下面所描述的)之后，策略模块113基于每一个项的分类来应用策略。作为示例，信息泄露保护产品可以将某些文件分类为具有“个人可标识信息” 等等。可以利用一个策略配置文件备份产品，以便将被分类为具有“个人可标识信息”的任何文件备份到加密存储中。转向涉及分类的各个方面，如在图1中所表示的，元数据提取模块(诸元数据提取模块)109发现与数据项相关联的元数据。例如，文件系统具有它将其与文件进行关联的许多属性，并可以以已知方式提取这些属性。元数据提取模块(诸元数据提取模块)109还提取分类元数据的当前值，以便它可以被用作对分类阶段的输入。注意，分类可以对实时数据或备份数据进行。元数据的一些示例包括具有各种元素的分类属性定义，如属性名称(或标识符)、 属性值类型(标识实际值的数据类型，例如，简单数据类型，如字符串、日期、布尔值、值的有序集或多集)，以及复杂数据类型，如通过分层分类法(文档类型、组织单元，或地理位置)所描述的数据类型)。分类属性值(叫做“属性值”或简称为“属性”)是可以被指派到数据项以达到分类该数据项的某一值。此值与分类属性相关联，并一般遵守由相关联的属性定义施加的限制。其他示例包括属性模式(描述对可能的值的更多限制)，以及描述如何将多个值聚合在单个值中的聚合策略(在流水线执行过程中需要这样的聚合的情况下)。更进一步， 元数据可以包括与属性相关联的附加属性，如语言依存信息、额外标识符，等等。作为示例，考虑类型“ordered value set (有序值集合)”的名为“Business impact (业务影响)”的属性，其只限于值HBI (高业务影响)、MBI (中等业务影响)和 LBI (低业务影响)，聚合策略是HBI优先于MBI，而MBI又优先于LBI。注意，在分类过程中，属性值与数据项的关联将自动将该文档“绑定到”文档的类(即，类别)。例如，通过将属性“Businesslmpact = HBI"附连到数据项，此数据项被隐式地指派到文档“类另ij，，BusinesImpact = HBI0元数据也可以保留在外部数据源或其他高速缓存中。一个示例包括允许用户或客户端和/或一个或多个其他机制设置分类元数据，或分类本身，并将它维护在诸如数据库之类的数据存储中。如此，例如，用户可以手动将文件设置为包含“个人可标识信息”等等。 自动化过程可以执行类似的操作，如通过基于什么文件夹包含文件来确定元数据，例如，当一个文件被添加到敏感的文件夹时，进程可以自动设置该文件的相关联元数据。此外，可以从先前的提取和/或分类操作维护(高速缓存)项的元数据。如此，元数据提取可以分多个部分，例如，提取现有元数据(检索)和提取新元数据。如可以轻松地理解的，检索现有元数据可以提高分类效率，如对于很少改变的文件。更进一步，效率机制可以基于分类器元数据被更新的最后的时间，例如，基于从分类器接收到的时间戳，来确定是否要调用分类器。分类服务108的配置中的变化，如规则变化或分类器变化，也可以触发新的分类。一旦获得关于项的元数据，分类模块110基于其元数据来分类项。也可以评估项的内容，例如，查找可以被用来对其进行分类的某些关键字(例如，“confidential (秘密)”)，标签或关于文件的属性的其他指示符。有各种方式来分类数据。例如，当分类文件时，文件可能已经由用户针对分类手动设置，和/或由控制文件的业务线(LOB)应用程序 (例如，人力资源应用程序)来分类。文件可以被设置为通过运行管理员脚本来分类，和/ 或使用一组分类规则来自动分类。一般而言，自动分类规则提供作为分类流水线阶段108的一部分的通用、可扩展的机制。这允许管理员等等来定义被应用于数据项以分类那些项的自动分类规则。每一个自动分类规则都激活可以确定某一数据对象集的分类并设置分类属性的分类模块(分类器)。注意，一个分类器模块可包括确定同一数据项(或不同的数据项)的不同的分类属性的若干规则。此外，可以将多个分类器应用于同一数据项；例如，两个不同的分类器可以各自确定文件是否具有“个人可标识信息”。可以部署两个分类器来评估同一文件，从而即使只有一个分类器确定文件包含“个人可标识信息”，文件也被如此分类。作为示例，一个规则可以包含的一些元素包括规则管理信息(规则名称、标识符等等)、规则范围(将由规则管理的数据项集的描述，如“c:\folderl中的所有文件”)，以及描述规则在流水线中期间如何执行的规则评估选项。其他元素包括分类器模块(对此规则用来实际指派属性值的分类器的引用)、属性(定义由此规则指派的属性集的任选描述)， 以及诸如附加执行策略之类的附加规则参数(如额外的过滤器，如用于分类文件的内容的正则表达式，等等)。示例分类器模块包括(1)基于数据项的位置(例如，文件目录)来对项进行分类的分类器，(2)基于数据项的一些特征，(例如，基于文件所有者，查找Active Directory 或AD中的组织单元)，通过使用全局储存库来分类的分类器，以及C3)基于数据内容和数据特征(例如，查找项的数据中的模式)来分类的分类器。注意，这些只是示例而已，且那些熟悉本技术的人可以认识到，项的其他特征也可以用于分类不同的项，即，实际上项之间的任何相对差异可以用于分类目的。在一种实现中，分类器可以以各种模式操作。例如，一个“显式分类器”操作模式使分类器设置一个或多个实际属性，例如，当在文件中发现个人信息时，分类器将对应的属性“PII”设置为“Exists (存在)”等等。另一个合适的模式是“非显式分类器”，这种模式可能使分类器返回TRUE (真)或FALSE (假)，例如，关于文件是否处于诸如c \debugger之类的某一目录中。在TRUE或FALSE模式下，自动分类规则与每当分类器返回TRUE时将被设置的属性和值相关联。如此，分类器可以设置一个或多个属性值，或调用分类器的规则可以这样做。注意，可以使用除TRUE或FALSE类型以外的分类器，例如，返回数值(例如，概率值)以提供更加细粒度的分类和分类规则的分类器。在进行分类之后，分类结果，以及可能其他提取的元数据，可任选地与项相关联地保存。如在图1中所表示的，元数据存储模块111执行此操作。存储允许策略以后基于分类被应用。注意，分类流水线模块中的每一个都是可扩展的，以使得各种企业可以定制给定实现。可扩展性允许一个以上的模块被插入到流水线的同一阶段。此外，任何一个阶段都可以并行地，或按顺序，例如，以分布式方式(跨多个机器)执行。例如，如果分类从计算上来说是昂贵的，那么，项可以被分布到(例如，使用负载平衡技术)在不同的机器上运行的并行的分类器集，每一个并行路径的结果都被提供到策略模块。相对于策略，应用程序(包括那些没有被直接插入到流水线中的)可以评估分类元数据，以便对如何处理项作出策略决定。这样的应用程序包括那些执行检查项期满、审计、备份、保留、搜索、安全性、顺应性、优化等等的操作的应用程序。注意，在数据还没有被分类，或者相对于待决操作没有被分类的情况下，任何这样的待决操作都可以触发对数据的分类。如可以轻松地理解的，不同的分类器可以导致不同且可能冲突的分类。一方面，执行属性的分类值的聚合。为此，对于每一个数据项，评估所定义的分类规则(例如，由管理员或进程)以确定分类属性。如果两个分类规则能够为一个特定分类属性设置相同的值， 则聚合进程确定分类属性的最终值。如此，例如，如果一个规则导致其中属性被设置为“1” 的结果而另一个规则导致该同一属性将被设置为“2”的结果，那么，在某些实施例中，所定义的聚合策略可以确定该属性的实际值应该是什么，即，“1”或“2”，或别的值。注意，在此特定情况下，一个规则不会覆盖另一个规则的属性设置，而是调用聚合策略以管理冲突。在另一种情况下，可以使用权威性分类器。权威性分类器是另一种类型的分类器， 一般而言，它们是在不激活聚合规则的情况下可以替换其他分类器的分类器。这样的分类器可以对其结果作标志，例如，以使得它在任何冲突中胜出。在另一方面，提供了用于自动确定分类规则的评估顺序的机制。为此，规则评估顺序可以由管理员确定，和/或通过确定不同的规则和分类器之间的任何依赖关系来自动确定。例如，Rule-Rl (规则-Rl)设置分类属性Property-Pl (属性-Pl)，而Rule-R2 (规则-R2)使用 Classifier-Cl (分类器-Cl)，该 Classifier-Cl 使用 Property-Pl 来确定 ftx)perty-P2(属性-P2)的值，那么，Rule-Rl需要在Rule_R2之前被评估。此外，是否要运行分类器可以随先前分类器的结果而定。如此，例如，可以使用很少具有假肯定的一个分类器，而每当“TRUE”时，都使用其结果。只有在权威性分类器不返回“TRUE”的情况下(例如，返回“FALSE”或可能地，指示不确定性的结果)，才考虑辅助分类器(例如，被设计成能消除假否定)。另一个示例是基于预定义的“高度”在流水线中对某些分类器进行排序。例如，较低高度的分类器在较高高度分类器之前在流水线中执行。因此，在流水线中，按照递增的高度顺序，对分类器进行排序。图2示出了涉及在文件服务器220上实现可扩展自动分类规则的更具体的示例。 一般而言，图2表示流水线服务的各个步骤221-225，而不是模块；如可以看出的，这些步骤/模块221-225分别对应于图1的模块106、109-111和113。如此分类规则被应用于分类流水线内，并包括一个或多个数据发现模块221 (例如，扫描仪)、一个或多个元数据读取模块 222 (例如，提取器和检索器)、确定分类的一组一个或多个模块223 (分类器)、存储元数据的一个或多个模块2 (设置器)和基于分类应用策略的一个或多个模块225 (策略模块)。也如图2中所表示的，可以扩展任何给定步骤中的模块的数量。例如，分类步骤为分类器提供可扩展性模型；管理员可以注册新分类器，列举现有的分类器，并取消注册不再需要的分类器。如此处所一般性地描述的，用于管理文件服务器上的文件的步骤包括分类文件， 以及基于每一个文件的分类来应用数据管理策略。注意，文件可以被分类，以使得没有策略被应用于它。在一种实现中，对于文件服务器220上的文件的自动分类过程由该服务器220上定义的分类规则来驱动。当文件被存储在其中分类是活动的文件服务器中时，它被自动分类，即，没有来自用户的对文件进行分类的显式请求。可以被用来分类该特定文件服务器上的文件的各种分类标准包括(1)在文件服务器上运行的分类规则和分类器，(2)保持与文件相关联的任何先前的分类结果，和/或C3)存储在文件本身中(或其属性中)的属性。当确定给定文件的分类以提供所得属性集232时，评估这些准则，这些属性集232被存储在属性存储234中(但是可以存储在文件本身中)。在一种实现中，每一个分类规则都可以具有诸如下面阐述的那些之类的评估选项只有在文件还没有被分类的的情况下才进行评估；即使文件已经被分类，也进行评估，并考虑先前的分类属性值(例如，来自先前在同一个文件上运行的分类过程——若存在的话)；即使文件已经被分类，也进行评估，但是， 不考虑任何先前的分类属性值。作为示例，考虑由用户作为文件保存到服务器上的文件夹的文档(没有属性被指派)。自动分类规则将文件分类为具有中等业务影响，即，BusinessImpact = MBI (业务影响=MBI)。此分类也可以存储在文档内(因为文件服务器具有为这种类型的文档安装的解析器)。考虑文档随后被复制到另一个服务器(以及不同的文件夹)。新文件夹落入这样的分类规则如果运行该分类规则，则将该文件夹中的文件分类为具有高业务影响 BusinessImpact = HBI (业务影响=HBI)——若该文件还没有被分类。然而，由于此文件内的属性指示BusinessImpact分类已经被设置为MBI，因此文件BusinessImpact属性保持 MBI。可以修改上述规则以便即使文件已经被分类也评估文件，并可以考虑或可以不考虑文件中的属性值。在随后的分类运行中，评估规则，并且由于HBI高于MBI，因此，聚合策略确定文件属性将被设置为HBI。如可以看出的，每一个分类规则都依赖于用于该规则的分类器。作为另一个示例， 考虑包含 <scope> 范围 、<classifier> 分类器 、〈classification property) 分类属性>)、<valUe>(〈值 >)的分类规则，其中，分类器包含用于分类文件的特定实现。例如，“classify by folder (按文件夹分类)”分类器允许按文件的位置来对这些文件进行分类。此分类器检查文件的当前路径，并将它与在分类规则的〈scope〉中指定的路径进行匹配。如果路径在<scope>内，那么，规则指示〈classification property〉可以具有规则中指定的〈value〉；(属性不一定被设置，因为多个规则可能需要被聚合，以确定对于此分类属性，实际值是什么)。注意，这是显式的分类器，因为它要求指定〈value〉。作为不同类型的文件分类器的示例，“Retrieve classification from AD by owner (按所有者从AD (活动目录)检索分类)，，分类器读取文件的所有者，并查询活动目录，以按照规则中提到的〈classification property)的所有者，弄清什么是正确的值。注意，这是非显式分类器，因为它确定〈value〉；因而，〈value〉将不在规则中指定。每一个分类器都可以任选地指示它为分类逻辑使用哪些属性。此信息对确定分类过程调用分类器的顺序，以及指示在调用分类器之前需要从存储234中检索哪些属性是有用的。另外，每一个分类器都可以任选地指示哪些属性被用于设置。此信息可以被用在用户界面中，用以示出了哪些属性对于此分类器是相关的(如果没有提及任何属性，那么，所有属性都相关)，并用在分类过程中，其中此信息指示在调用分类器之前将从存储中检索哪些属性。对于显式的和非显式的分类器，该信息是相关的。例如“Classify by folder (按文件夹分来)”显式分类器没有指示特定属性，“Retrieve classification from AD by owner”非显式分类器也没有指示。然而，“Determine organizational unit (确定组织单元)”非显式分类器只知道如何设置“Organizational Unit (组织单元)”属性。为了附加标识，可以使用任选信息来描述诸如公司名称和版本标签之类的分类
ο分类器也可能需要消费附加参数。例如，如果分类器被构建为基于一些粒度表达式来查找文件中的个人信息，那么，那些粒度表达式不必被硬编码为分类器，而是可以从诸如定期更新的XML文件之类的外部源来提供。在此情况下，分类器包括指向该XML文件的指针。基于文件服务器资源管理器(FSRM)的分类允许为分类器指定附加参数，且当其被调用时，这些参数作为输入被传递到分类器。此外，由于分类器用来运行的许可级别，在不同的分类器之间，分类器运行时行为可以是不同的。一个许可级别是“本地服务”，然而，可能需要较高或较低的许可级别，例如， “本地系统”或“网络服务”。另一方面是分类器是否需要访问文件内容。例如，上文所描述的文件夹分类器不需要访问文件内容，因为它基于包含文件夹来进行分类。相比之下，标识文件中的特定文本或模式(例如，信用卡号)的分类器需要处理文件内容。注意，需要访问文件内容的分类器不需要以提升的特权运行，因为FSRM分类为分类器流送文件内容。下表概述了分类器的一种实现的各种特征
权利要求
1.在计算环境中，系统(500)包括分类流水线(108、109、110、111、222、223、224)，其包括获取与数据项(109 222)相关联的元数据的组件，一组一个或多个分类器模块以及相关联的分类规则，各自被配置成若被被调用则将数据项分类到分类元数据(110、223)，以及将所述分类元数据与所述数据项进行关联以便用于将策略应用到所述数据项(111、224)的组件。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分类流水线被结合到数据项处理流水线中，并且其中所述数据项处理流水线包括发现所述数据项的发现模块。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据项对应于文件，并且其中所述发现模块包括用于扫描文件系统以发现其中的文件的装置，或用于检测对文件的改变的装置。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分类流水线被结合到数据项处理流水线中，并且其中所述数据项处理流水线包括评估所述分类元数据以将策略应用到所述数据项的策略模块。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括用于基于任何现有分类数据或基于指示以前的对所述数据文件的改变的时间戳或其他标识符来确定是否调用分类器模块的直ο
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括，用于与所述分类流水线进行交互以外部地设置分类元数据的接口。
7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括，用于与所述分类流水线进行交互以外部地获得分类元数据的接口。
8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分类器集包括替代所述分类器集中的另一个分类器的分类元数据的权威性分类器，并且其中所述分类流水线包括用于将来自所述分类器集中的不同的分类器的不同的分类结果聚合到所述分类元数据中的装置。
9.在一计算环境(500)中，一种方法包括在第一阶段(106，221)，发现(402)数据项；在独立于所述第一阶段的第二阶段(108,109,110,111, 222, 223, 224, 232, 234, 242, 361，362，363，364，365)，使用(410，412，414，416，420，422，424，426,427)与所述数据项相关联的属性来分类所述数据项，以及存储(43 包括与所述数据项(430)相关联的至少一个分类属性的分类属性集；以及在独立于所述第二阶段的第三阶段(113，225)，基于所述分类属性集，将策略应用 (407)到所述数据项。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，使用与所述数据项相关联的属性来分类所述数据项包括使用来自包括至少一个分类器的分类器集的分类结果来自动应用分类规则。
11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，使用与所述数据项相关联的属性来分类所述数据项包括调用多个分类器，并且还包括从所述多个分类器接收多个属性集，以及将所述多个属性集聚合到用于应用策略的所述分类属性集中。
12.如权利要求9所述的方法，其特征在于，使用与所述数据项相关联的属性来分类所述数据项包括按预定义顺序调用多个分类器，包括将来自一个分类器的属性集传递到用于分类的另一个分类器。
13.如权利要求9所述的方法，其特征在于，使用与所述数据项相关联的属性来分类所述数据项包括按预定义顺序调用多个分类器，包括允许按照所述顺序的后继分类器来改变按照所述顺序的在前分类器的所述属性集。
14.具有计算机可执行指令(510)的一个或多个计算机可读介质，所述计算机可执行指令在被执行时，执行包括下列各项的步骤发现(402)数据项；获取010，412，414，416)与所述数据项相关联的属性的属性集； 确定是否调用(420，422，426，427)分类器集的每一个分类器，若是，则调用所述分类器 GM)；基于由任何分类器所产生的任何改变来更新(430,43 所述属性集；以及基于所述属性集，将策略应用(407)到所述数据项。
15.如权利要求14所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，基于由任何分类器所产生的任何改变来更新所述属性集包括使分类器直接更新所述属性集，或者使规则机制基于从所述分类器提供的结果来更新所述属性集。
全文摘要
描述了通过可扩展的数据处理流水线(包括分类流水线)来处理数据项(例如，文件)以基于数据项的分类来促进对数据项进行管理的技术。发现模块定位要处理的数据项。独立分类流水线获取与每一个被发现的数据项相关联的元数据(属性)，而一个或多个分类器基于元数据来分类数据项。独立的策略模块基于其分类将策略应用到每一个数据项。可以基于各种准则来调用多个分类器。预定义排序的分类器、权威性分类器和/或聚合机制处理任何分类冲突。可以提供不同类型的分类器，而每一个分类器都可以对应于自动分类规则；分类器可以直接改变属性(例如，设置分类)或将结果返回到用于改变属性的相对应的规则机制。
文档编号G06F17/00GK102414677SQ201080018349
公开日2012年4月11日 申请日期2010年4月14日 优先权日2009年4月22日
发明者C·劳, J·哈迪, N·本-茨维, P·A·奥尔泰安, R·卡拉赫 申请人:微软公司