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Homogénéisation

Transformation

Les données à analyser sont initialement transmises sous des formats variés, dépendant de leur contexte technologique d’origine. Kleverware IAG convertit et agrège ces données sources pour générer des fichiers à séparateur fixe directement exploitables dans le cadre d'un audit.

N’étant pas dépendant d’agents, et donc sans intrusion dans le SI, Kleverware IAG associe des données provenant de tous types de contextes techniques et garantit la séparation entre données analysées et données utilisées.

Kleverware IAG traite les données des environnements suivants :

  • Windows Active Directory ;
  • LDAP ;
  • RACF ;
  • Top Secret ;
  • AS400 ;
  • Unix ;
  • Lotus Notes ;
  • SAP ;
  • Oracle ;
  • Fichier RH ;
  • Tandem ;
  • CSV ;
  • SharePoint ;
  • ...

 

Cette liste n’est pas exhaustive, en effet nous prenons en compte dans notre laboratoire de nouveaux types de fichiers continuellement.

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Corrélation

Lorsque deux fichiers n’ont pas d’identifiant commun pour rassembler toutes les informations caractérisant un même utilisateur, il va falloir créer ce lien à partir des données présentes dans chacun des deux fichiers à rapprocher. Kleverware IAG effectue cette opération.

Il s’agit alors de désigner, dans chacun des fichiers, les types de données les plus faciles à exploiter pour réaliser ce rapprochement. Pour un utilisateur, ces types de données pourront être les noms, prénoms, logins, trigrammes ou toute autre donnée susceptible de participer à la caractérisation d’un utilisateur.

Kleverware IAG effectue alors un scoring des éléments présents dans chaque fichier et en délivre les résultats sous forme graphique. Ces résultats peuvent être entérinés ou modifiés par l’utilisateur.


La gestion des identités met en évidence les problématiques associées à la taxonomie des utilisateurs. A travers ces fonctionnalités, Kleverware IAG répond aux problèmes couramment rencontrés :

  • la gestion des homonymies ;
  • la distinction par titre ou par surnom ;
  • la gestion des orthographes de noms défaillantes ;
  • l’identification des identités génériques ;
  • l’identification des identités incomplètes ;
  • l’identification des identités inconnues.

 

En permettant d’observer les contraintes associées au rapprochement de fichiers sans identifiants communs, Kleverware IAG contribue à la rationalisation de la population d’utilisateurs.

 

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