Лепшыя інструменты ананімізацыі даных для адпаведнасці патрабаванням абароны канфідэнцыяльнасці
Для выдалення арганізацыі выкарыстоўваюць інструменты ананімізацыі даных асабістую інфармацыю з іх набораў даных. Невыкананне можа прывесці да вялікіх штрафаў з боку кантралюючых органаў і ўцечкі дадзеных. Без ананімізацыя дадзеных, вы не можаце выкарыстоўваць або абагульваць наборы даных у поўнай меры.
Шмат сродкі ананімізацыі не можа гарантаваць поўную адпаведнасць. Метады мінулага пакалення могуць зрабіць асабістую інфармацыю ўразлівай для дэідэнтыфікацыі зламыснікамі. Некаторыя метады статыстычнай ананімізацыі знізіць якасць набору даных да такой ступені, што яна становіцца ненадзейнай аналіз дадзеных.
Мы ў Сінто пазнаёміць вас з метадамі ананімізацыі і ключавымі адрозненнямі паміж інструментамі мінулага і наступнага пакаленняў. Мы раскажам вам пра найлепшыя інструменты ананімізацыі даных і падкажам асноўныя моманты пры іх выбары.
Змест
- Што такое сінтэтычныя дадзеныя
- Як гэта працуе
- Чаму арганізацыі выкарыстоўваюць гэта
- Як пачаць працу
Што такое інструменты ананімізацыі даных?
Ананімізацыя даных гэта метад выдалення або змены канфідэнцыйнай інфармацыі ў наборах даных. Арганізацыі не могуць свабодна атрымліваць доступ, абменьвацца і выкарыстоўваць даступныя даныя, якія можна прама ці ўскосна адсачыць да асобных асоб.
- Агульныя Палажэнне аб абароне дадзеных (GDPR). Заканадаўства ЕС абараняе канфідэнцыяльнасць персанальных даных, даючы згоду на апрацоўку даных і прадастаўляючы асобам правы доступу да даных. У Вялікабрытаніі дзейнічае падобны закон пад назвай UK-GDPR.
- Каліфарнійскі закон аб абароне прыватнасці спажыўцоў (CCPA). Каліфарнійскі закон аб прыватнасці факусуюць на правах спажыўцоў адносна абмен дадзенымі.
- Закон аб пераноснасці і падсправаздачнасці медыцынскага страхавання (HIPAA). Правіла прыватнасці устанаўлівае стандарты абароны інфармацыі пра здароўе пацыента.
Як працуюць інструменты ананімізацыі даных?
Інструменты ананімізацыі даных скануюць наборы даных на прадмет канфідэнцыйнай інфармацыі і замяняюць іх штучнымі данымі. Праграмнае забеспячэнне знаходзіць такія даныя ў табліцах і слупках, тэкставых файлах і адсканаваных дакументах.
Гэты працэс пазбаўляе даныя элементаў, якія могуць звязаць іх з асобнымі асобамі або арганізацыямі. Тыпы даных, схаваных гэтымі інструментамі, ўключаюць:
- Інфармацыя, якая дазваляе ідэнтыфікаваць асобу (PII): Імёны, ідэнтыфікацыйныя нумары, даты нараджэння, плацежныя дадзеныя, нумары тэлефонаў і адрасы электроннай пошты.
- Абароненая медыцынская інфармацыя (PHI): Ахоплівае медыцынскія запісы, звесткі аб медыцынскім страхаванні і асабістыя даныя пра здароўе.
- Фінансавая інфармацыя: Нумары крэдытных карт, рэквізіты банкаўскіх рахункаў, інвестыцыйныя даныя і іншыя, якія можна звязаць з карпаратыўнымі арганізацыямі.
Напрыклад, арганізацыі аховы здароўя ананімізуюць адрасы пацыентаў і кантактныя дадзеныя, каб забяспечыць адпаведнасць HIPAA пры даследаванні рака. Фінансавая кампанія схавала даты і месцы транзакцый у сваіх наборах даных, каб прытрымлівацца законаў GDPR.
Хоць канцэпцыя такая ж, існуе некалькі розных метадаў ананімізацыя дадзеных.
Метады ананімізацыі даных
Ананімізацыя адбываецца рознымі спосабамі, і не ўсе метады аднолькава надзейныя з пункту гледжання адпаведнасці і карыснасці. У гэтым раздзеле апісваецца розніца паміж рознымі тыпамі метадаў.
Псеўданімізацыя
Псеўданімізацыя - гэта зварачальны працэс дэідэнтыфікацыі, пры якім асабістыя ідэнтыфікатары замяняюцца псеўданімамі. Ён падтрымлівае супастаўленне паміж зыходнымі дадзенымі і змененымі, прычым табліца адлюстравання захоўваецца асобна.
Недахопам псеўданімізацыі з'яўляецца тое, што яна зварачальная. Маючы дадатковую інфармацыю, зламыснікі могуць адсачыць яе да чалавека. Згодна з правіламі GDPR, псеўданімізаваныя даныя не лічацца ананімнымі данымі. На яго па-ранейшаму распаўсюджваюцца правілы абароны даных.
Маскіроўка дадзеных
Метад маскіроўкі даных стварае структурна падобную, але падробленую версію іх даных для абароны канфідэнцыйнай інфармацыі. Гэты метад замяняе рэальныя даныя змененымі сімваламі, захоўваючы той жа фармат для звычайнага выкарыстання. Тэарэтычна гэта дапамагае падтрымліваць аператыўную функцыянальнасць набораў даных.
На практыцы, маскіроўка дадзеных часта зніжае ўтыліта перадачы дадзеных. Гэта можа не захаваць зыходныя дадзеныяразмеркаванне або характарыстыкі, што робіць яго менш карысным для аналізу. Яшчэ адна праблема - вырашыць, што маскіраваць. Пры няправільным выкананні замаскіраваныя даныя могуць быць паўторна ідэнтыфікаваныя.
Абагульненне (агрэгацыя)
Абагульненне робіць даныя ананімнымі, робячы іх менш падрабязнымі. Ён групуе падобныя даныя разам і зніжае іх якасць, ускладняючы адрозненні асобных фрагментаў даных. Гэты метад часта ўключае метады абагульнення даных, такія як асерадненне або сумаванне, каб абараніць асобныя пункты даных.
Залішняе абагульненне можа зрабіць даныя амаль бескарыснымі, у той час як недастатковае абагульненне можа не забяспечваць дастаткова канфідэнцыяльнасці. Таксама існуе рызыка рэшткавага раскрыцця інфармацыі, паколькі зводныя наборы даных усё яшчэ могуць забяспечваць дастаткова дэталёвую дэідэнтыфікацыю ў спалучэнні з іншымі крыніцы дадзеных.
Парушэнне
Perturbation змяняе зыходныя наборы даных, акругляючы значэнні ў большы бок і дадаючы выпадковы шум. Пункты даных змяняюцца нязначна, парушаючы іх зыходны стан, захоўваючы пры гэтым агульныя шаблоны даных.
Адваротным бокам абурэння з'яўляецца тое, што даныя не цалкам ананімныя. Калі змены недастатковыя, існуе рызыка таго, што зыходныя характарыстыкі могуць быць паўторна ідэнтыфікаваныя.
Абмен данымі
Замена - гэта метад, пры якім значэнні атрыбутаў у наборы даных перастаўляюцца. Гэты метад асабліва просты ў рэалізацыі. Канчатковыя наборы даных не адпавядаюць арыгінальным запісам і не прасочваюцца непасрэдна да іх першакрыніц.
Ускосна, аднак, наборы дадзеных застаюцца зварачальным. Абмененыя даныя ўразлівыя для раскрыцця нават з абмежаванымі другаснымі крыніцамі. Акрамя таго, цяжка падтрымліваць семантычную цэласнасць некаторых камутаваных дадзеных. Напрыклад, пры замене імёнаў у базе дадзеных сістэма можа не адрозніць мужчынскія і жаночыя імёны.
Токенізацыя
Токенізацыя замяняе канфідэнцыяльныя элементы даных токенамі — неканфідэнцыяльнымі эквівалентамі без значэнняў, якія можна выкарыстоўваць. Токенізаваная інфармацыя звычайна ўяўляе сабой выпадковы радок лічбаў і сімвалаў. Гэты метад часта выкарыстоўваецца для абароны фінансавай інфармацыі пры захаванні яе функцыянальных уласцівасцяў.
Некаторае праграмнае забеспячэнне ўскладняе кіраванне і маштабаванне сховішчаў токенаў. Гэтая сістэма таксама стварае рызыку бяспецы: канфідэнцыяльныя даныя могуць апынуцца пад пагрозай, калі зламыснік пракрадзе сховішча шыфравання.
выпадковасць
Рандомізацыя змяняе значэнні з дапамогай выпадковых і фіктыўных даных. Гэта просты падыход, які дапамагае захаваць канфідэнцыяльнасць асобных запісаў даных.
Гэты метад не працуе, калі вы хочаце захаваць дакладнае статыстычнае размеркаванне. Гэта гарантавана скампраметаваць даныя, якія выкарыстоўваюцца для складаных набораў даных, такіх як геапрасторавыя або часовыя даныя. Недастатковыя або няправільна прымененыя метады рандомізацыі таксама не могуць забяспечыць абарону прыватнасці.
Рэдакцыя дадзеных
Рэдакцыя даных - гэта працэс поўнага выдалення інфармацыі з набораў даных: зацямненне, гашэнне або сціранне тэксту і малюнкаў. Гэта прадухіляе доступ да адчувальных вытворчыя дадзеныя і з'яўляецца звычайнай практыкай у юрыдычных і афіцыйных дакументах. Гэтак жа відавочна, што гэта робіць дадзеныя непрыдатнымі для дакладнай статыстычнай аналітыкі, навучання мадэлям і клінічных даследаванняў.
Як відавочна, гэтыя метады маюць недахопы, якія пакідаюць шчыліны, якімі зламыснікі могуць злоўжываць. Яны часта выдаляюць важныя элементы з набораў даных, што абмяжоўвае іх зручнасць. Гэта не так з метадамі апошняга пакалення.
Інструменты ананімізацыі наступнага пакалення
Сучаснае праграмнае забеспячэнне для ананімізацыі выкарыстоўвае складаныя метады, каб звесці на нішто рызыку паўторнай ідэнтыфікацыі. Яны прапануюць спосабы выканання ўсіх правілаў прыватнасці, захоўваючы структурную якасць даных.
Генерацыя сінтэтычных даных
Генерацыя сінтэтычных даных прапануе больш разумны падыход да ананімізацыі даных, захоўваючы іх карыснасць. Гэты метад выкарыстоўвае алгарытмы для стварэння новых набораў даных, якія адлюстроўваюць структуру і ўласцівасці рэальных даных.
Сінтэтычныя даныя замяняюць ідэнтыфікацыйную інфармацыю і прыватную інфармацыю на фіктыўныя даныя, якія немагчыма адсачыць да асобных асоб. Гэта гарантуе захаванне законаў аб канфідэнцыяльнасці даных, такіх як GDPR і HIPAA. Прымяняючы сінтэтычныя інструменты генерацыі даных, арганізацыі забяспечваюць канфідэнцыяльнасць даных, зніжаюць рызыкі ўзлому даных і паскараюць распрацоўку праграм, якія кіруюцца дадзенымі.
Гамаморфнае шыфраванне
Гамаморфнае шыфраванне (перакладаецца як «аднолькавая структура») пераўтварае дадзеныя у зашыфраваны тэкст. Зашыфраваныя наборы даных захоўваюць тую ж структуру, што і зыходныя даныя, што забяспечвае выдатную дакладнасць тэсціравання.
Гэты метад дазваляе выконваць складаныя вылічэнні непасрэдна на зашыфраваныя дадзеныя без неабходнасці расшыфраваць яго папярэдне. Арганізацыі могуць бяспечна захоўваць зашыфраваныя файлы ў публічным воблаку і перадаваць апрацоўку даных трэцім асобам без шкоды для бяспекі. Гэтыя даныя таксама адпавядаюць патрабаванням, бо правілы прыватнасці не прымяняюцца да зашыфраванай інфармацыі.
Аднак складаныя алгарытмы патрабуюць вопыту для правільнай рэалізацыі. Акрамя таго, гамаморфнае шыфраванне павольней, чым аперацыі з незашыфраванымі дадзенымі. Магчыма, гэта не аптымальнае рашэнне для каманд DevOps і забеспячэння якасці (QA), якім патрабуецца хуткі доступ да даных для тэсціравання.
Бяспечныя шматбаковыя вылічэнні
Бяспечныя шматбаковыя вылічэнні (SMPC) - гэта крыптаграфічны метад генерацыі набораў даных сумеснымі намаганнямі некалькіх удзельнікаў. Кожны бок шыфруе свой увод, выконвае вылічэнні і атрымлівае апрацаваныя даныя. Такім чынам, кожны ўдзельнік атрымлівае патрэбны вынік, захоўваючы ўласныя дадзеныя ў сакрэце.
Гэты метад патрабуе ад некалькіх бакоў расшыфраваць атрыманыя наборы даных, што робіць яго асабліва канфідэнцыйным. Аднак SMPC патрабуе значнага часу для атрымання вынікаў.
| Метады ананімізацыі дадзеных папярэдняга пакалення | Інструменты ананімізацыі наступнага пакалення | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Псеўданімізацыя | Замяняе персанальныя ідэнтыфікатары псеўданімамі, захоўваючы асобную табліцу супастаўлення. | - Кіраванне кадравымі дадзенымі - Узаемадзеянне падтрымкі кліентаў - Даследчыя апытанні | Генерацыя сінтэтычных даных | Выкарыстоўвае алгарытм для стварэння новых набораў даных, якія адлюстроўваюць рэальную структуру даных, забяспечваючы канфідэнцыяльнасць і адпаведнасць. | - Распрацоўка прыкладанняў на аснове дадзеных - Клінічныя даследаванні - Пашыранае мадэляванне - Кліенцкі маркетынг |
| Маскіроўка дадзеных | Змяняе рэальныя дадзеныя фальшывымі сімваламі, захоўваючы той жа фармат. | - Фінансавая справаздачнасць - Асяроддзі навучання карыстальнікаў | Гамаморфнае шыфраванне | Пераўтварае даныя ў зашыфраваны тэкст, захоўваючы зыходную структуру, дазваляючы вылічваць зашыфраваныя даныя без дэшыфравання. | - Бяспечная апрацоўка дадзеных - Аўтсорсінг вылічэння даных - Пашыраны аналіз дадзеных |
| Абагульненне (агрэгацыя) | Памяншае дэталізацыю даных, групуючы падобныя даныя. | - Дэмаграфічныя даследаванні - Даследаванні рынку | Бяспечныя шматбаковыя вылічэнні | Крыптаграфічны метад, пры якім некалькі бакоў шыфруюць свой увод, выконваюць вылічэнні і дасягаюць сумесных вынікаў. | - Сумесны аналіз дадзеных - Аб'яднанне канфідэнцыйных даных |
| Парушэнне | Змяняе наборы даных, акругляючы значэнні і дадаючы выпадковы шум. | - Аналіз эканамічных дадзеных - Даследаванне схемы руху - Аналіз дадзеных аб продажах | |||
| Абмен данымі | Змяняе парадак значэнняў атрыбутаў набору даных, каб прадухіліць прамое адсочванне. | - Транспартныя даследаванні - Аналіз адукацыйных дадзеных | |||
| Токенізацыя | Замяняе канфідэнцыяльныя даныя неканфідэнцыяльнымі токенамі. | - Апрацоўка плацяжоў - Даследаванне адносін з кліентамі | |||
| выпадковасць | Дадае выпадковыя або імітаваныя даныя для змены значэнняў. | - Аналіз геапрасторавых дадзеных - Паводніцкія даследаванні | |||
| Рэдакцыя дадзеных | Выдаляе інфармацыю з набораў даных, | - Афармленне юрыдычных дакументаў - Справаводства | |||
Табліца 1. Параўнанне метадаў ананімізацыі папярэдняга і наступнага пакаленняў
Разумная дэідэнтыфікацыя даных як новы падыход да ананімізацыі даных
Разумная дэідэнтыфікацыя ананімізуе даныя з дапамогай штучнага інтэлекту сінтэтычныя макетныя дадзеныя. Платформы з функцыямі пераўтвараюць канфідэнцыйную інфармацыю ў сумяшчальныя даныя, якія не дазваляюць ідэнтыфікаваць асобу, наступнымі спосабамі:
- Праграмнае забеспячэнне для дэідэнтыфікацыі аналізуе існуючыя наборы даных і ідэнтыфікуе PII і PHI.
- Арганізацыі могуць выбраць, якія канфідэнцыяльныя даныя замяніць штучнай інфармацыяй.
- Інструмент стварае новыя наборы даных з адпаведнымі дадзенымі.
Гэтая тэхналогія карысная, калі арганізацыям неабходна супрацоўнічаць і бяспечна абменьвацца каштоўнымі дадзенымі. Гэта таксама карысна, калі даныя трэба зрабіць сумяшчальнымі ў некалькіх рэляцыйныя базы дадзеных.
Разумная дэідэнтыфікацыя захоўвае ўзаемасувязі ў даных некранутымі праз паслядоўнае адлюстраванне. Кампаніі могуць выкарыстоўваць згенераваныя даныя для паглыбленай бізнес-аналітыкі, навучання машыннаму навучанню і клінічных выпрабаванняў.
З вялікай колькасцю метадаў вам патрэбен спосаб вызначыць, ці падыходзіць вам інструмент ананімізацыі.
Як выбраць правільны інструмент ананімізацыі даных
- Аператыўная маштабаванасць. Выберыце інструмент, здольны павялічваць і памяншаць маштаб у адпаведнасці з вашымі аперацыйнымі патрабаваннямі. Выдаткуйце час на стрэс-тэставанне аперацыйнай эфектыўнасці пры павышаных нагрузках.
- Інтэграцыя. Інструменты ананімізацыі даных павінны плаўна інтэгравацца з вашымі існуючымі сістэмамі і аналітычным праграмным забеспячэннем, а таксама з канвеерам пастаяннай інтэграцыі і бесперапыннага разгортвання (CI/CD). Сумяшчальнасць з вашымі платформамі для захоўвання, шыфравання і апрацоўкі даных жыццёва важная для бесперабойнай працы.
- Паслядоўнае адлюстраванне даных. Пераканайцеся, што захавальнікі ананімных даных маюць цэласнасць і статыстычную дакладнасць, якія адпавядаюць вашым патрэбам. Метады ананімізацыі папярэдняга пакалення выдаляюць каштоўныя элементы з набораў даных. Сучасныя інструменты, аднак, падтрымліваюць спасылачную цэласнасць, робячы даныя дастаткова дакладнымі для прасунутых выпадкаў выкарыстання.
- Механізмы бяспекі. Аддавайце прыярытэт інструментам, якія абараняюць рэальныя наборы даных і ананімныя вынікі ад унутраных і знешніх пагроз. Праграмнае забеспячэнне павінна быць разгорнута ў бяспечнай кліенцкай інфраструктуры, ролевым кантролі доступу і двухфактарнай аўтэнтыфікацыі API.
- Сумяшчальная інфраструктура. Пераканайцеся, што інструмент захоўвае наборы даных у бяспечным сховішчы, якое адпавядае правілам GDPR, HIPAA і CCPA. Акрамя таго, ён павінен падтрымліваць інструменты рэзервовага капіявання і аднаўлення даных, каб пазбегнуць магчымасці прастою з-за непрадбачаных памылак.
- Мадэль аплаты. Улічвайце імгненныя і доўгатэрміновыя выдаткі, каб зразумець, ці адпавядае інструмент вашаму бюджэту. Некаторыя інструменты прызначаны для буйных прадпрыемстваў і прадпрыемстваў сярэдняга памеру, а іншыя маюць гнуткія мадэлі і планы выкарыстання.
- Тэхнічная падтрымка. Ацаніце якасць і даступнасць кліентаў і тэхнічнай падтрымкі. Пастаўшчык можа дапамагчы вам інтэграваць інструменты ананімізацыі даных, навучыць персанал і вырашыць тэхнічныя праблемы.
7 лепшых інструментаў ананімізацыі даных
Цяпер, калі вы ведаеце, на што звярнуць увагу, давайце вывучым, што мы лічым найбольш надзейнымі інструментамі маскіраваць канфідэнцыйную інфармацыю.
1. Сінта
Syntho працуе на базе праграмнага забеспячэння для генерацыі сінтэтычных даных што забяспечвае магчымасці разумнай дэідэнтыфікацыі. Стварэнне даных платформы на аснове правілаў забяспечвае ўніверсальнасць, дазваляючы арганізацыям ствараць даныя ў адпаведнасці са сваімі патрэбамі.
Сканер з AI ідэнтыфікуе ўсе PII і PHI у наборах даных, сістэмах і платформах. Арганізацыі могуць выбіраць, якія даныя выдаліць або здзекавацца, каб адпавядаць нарматыўным стандартам. У той жа час функцыя паднабору дапамагае ствараць меншыя наборы даных для тэставання, зніжаючы нагрузку на рэсурсы захоўвання і апрацоўкі.
Платформа карысная ў розных сектарах, уключаючы ахову здароўя, кіраванне ланцужкамі паставак і фінансы. Арганізацыі выкарыстоўваюць платформу Syntho для стварэння невытворчай прадукцыі і распрацоўкі ўласных сцэнарыяў тэсціравання.
Вы можаце даведацца больш аб магчымасцях Syntho планаванне дэманстрацыі.
2. K2view
3. Broadcom
4. У асноўным ІІ
5. ARX
6. Амнезія
7. Тонік.ai
Прыклады выкарыстання інструментаў ананімізацыі даных
Кампаніі ў сферы фінансаў, аховы здароўя, рэкламы і дзяржаўнай службы выкарыстоўваюць інструменты ананімізацыі, каб выконваць законы аб канфідэнцыяльнасці даных. Дэідэнтыфікаваныя наборы даных выкарыстоўваюцца для розных сцэнарыяў.
Распрацоўка і тэсціраванне праграмнага забеспячэння
Інструменты ананімізацыі дазваляюць інжынерам-праграмістам, тэсціроўшчыкам і спецыялістам па забеспячэнні якасці працаваць з рэалістычнымі наборамі даных, не раскрываючы ідэнтыфікацыйную інфармацыю. Пашыраныя інструменты дапамагаюць камандам самастойна забяспечваць неабходныя даныя, якія імітуюць рэальныя ўмовы тэсціравання без праблем з адпаведнасцю. Гэта дапамагае арганізацыям павысіць эфектыўнасць распрацоўкі і якасць праграмнага забеспячэння.
Рэальныя выпадкі:
- Праграмнае забеспячэнне Syntho стварыла ананімныя тэставыя даныя які захоўвае статыстычныя значэнні рэальных даных, дазваляючы распрацоўшчыкам спрабаваць розныя сцэнарыі з большай хуткасцю.
- Склад Google BigQuery прапануе функцыю ананімізацыі набору даных каб дапамагчы арганізацыям абменьвацца дадзенымі з пастаўшчыкамі, не парушаючы правілы прыватнасці.
Клінічныя даследаванні
Медыцынскія даследчыкі, асабліва ў фармацэўтычнай прамысловасці, ананімізуюць даныя, каб захаваць прыватнасць сваіх даследаванняў. Даследчыкі могуць аналізаваць тэндэнцыі, дэмаграфічныя характарыстыкі пацыентаў і вынікі лячэння, уносячы ўклад у развіццё медыцыны, не рызыкуючы канфідэнцыяльнасцю пацыента.
Рэальныя выпадкі:
- Медыцынскі цэнтр Erasmus выкарыстоўвае ананімныя інструменты генерацыі штучнага інтэлекту Syntho для стварэння і абмену высакаякаснымі наборамі даных для медыцынскіх даследаванняў.
Прадухіленне махлярства
У прадухіленні махлярства інструменты ананімізацыі дазваляюць бяспечна аналізаваць транзакцыйныя дадзеныя, выяўляць шкоднасныя ўзоры. Інструменты дэідэнтыфікацыі таксама дазваляюць навучыць праграмнае забеспячэнне штучнага інтэлекту на рэальных дадзеных для паляпшэння махлярства і выяўлення рызык.
Рэальныя выпадкі:
- Brighterion трэніраваўся на ананімных даных транзакцый Mastercard каб узбагаціць сваю мадэль штучнага інтэлекту, палепшыўшы ўзровень выяўлення махлярства пры адначасовым скарачэнні ілжывых спрацоўванняў.
Кліенцкі маркетынг
Метады ананімізацыі даных дапамагаюць ацаніць перавагі кліентаў. Арганізацыі дзеляцца дэідэнтыфікаванымі наборамі паводніцкіх даных са сваімі дзелавымі партнёрамі, каб удасканаліць мэтавыя маркетынгавыя стратэгіі і персаналізаваць карыстацкі досвед.
Рэальныя выпадкі:
- Платформа ананімізацыі даных Syntho дакладна прадказала адток кліентаў, выкарыстоўваючы сінтэтычныя даныя згенераваны з набору дадзеных з больш чым 56,000 128 кліентаў з XNUMX слупкамі.
Публікацыя даных
Агенцтвы і дзяржаўныя органы выкарыстоўваюць ананімізацыю даных для празрыстага абмену і апрацоўкі грамадскай інфармацыі для розных грамадскіх ініцыятыў. Яны ўключаюць у сябе прагнозы злачыннасці, заснаваныя на дадзеных сацыяльных сетак і крымінальных запісаў, гарадское планаванне, заснаванае на дэмаграфічных паказчыках і маршрутах грамадскага транспарту, або патрэбнасці ў ахове здароўя ў розных рэгіёнах на аснове мадэляў захворванняў.
Рэальныя выпадкі:
- Універсітэт Індыяны выкарыстаў ананімныя дадзеныя са смартфонаў прыкладна 10,000 XNUMX паліцэйскіх у 21 горадзе ЗША, каб выявіць неадпаведнасці патрулявання наваколляў, заснаваныя на сацыяльна-эканамічных фактарах.
Гэта толькі некалькі прыкладаў, якія мы выбіраем. The Праграму для ананімізацыі выкарыстоўваецца ва ўсіх галінах прамысловасці як сродак для максімальнага выкарыстання даступных даных.
Выберыце лепшыя інструменты ананімізацыі даных
Усе кампаніі выкарыстоўваюць Праграму для ананімізацыі базы дадзеных выконваць правілы прыватнасці. Пасля выдалення асабістай інфармацыі наборы даных можна выкарыстоўваць і абагульваць без рызыкі штрафаў або бюракратычных працэдур.
Старыя метады ананімізацыі, такія як абмен данымі, маскіроўка і рэдагаванне, недастаткова бяспечныя. Дэідэнтыфікацыя даных застаецца магчымасцю, што робіць яго неадпаведным або рызыкоўным. Акрамя таго, пас-ген Праграму ананімайзер часта пагаршае якасць дадзеных, асабліва ў вялікія наборы дадзеных. Арганізацыі не могуць разлічваць на такія даныя для перадавой аналітыкі.
Вы павінны выбраць для лепшая ананімізацыя дадзеных праграмнае забеспячэнне. Многія прадпрыемствы выбіраюць платформу Syntho з-за яе найвышэйшай ідэнтыфікацыі ідэнтыфікацыйнай інфармацыі, маскіроўкі і магчымасці стварэння сінтэтычных даных.
Вам цікава даведацца больш? Не саромейцеся вывучыць нашу дакументацыю па прадукту або звяжыцеся з намі для дэманстрацыі.
пра аўтара
Мэнэджар па развіцці бізнэсу
Ульяна Краінская, выканаўчы дырэктар па развіцці бізнесу ў Syntho, з міжнародным вопытам у распрацоўцы праграмнага забеспячэння і індустрыі SaaS, мае ступень магістра ў галіне лічбавага бізнесу і інавацый VU Amsterdam.
За апошнія пяць гадоў Ульяна прадэманстравала цвёрдую прыхільнасць вывучэнню магчымасцей штучнага інтэлекту і прадастаўленню стратэгічных бізнес-кансультацый для рэалізацыі праектаў штучнага інтэлекту.
Захавайце сваё кіраўніцтва па сінтэтычных дадзеных зараз!
- Што такое сінтэтычныя дадзеныя?
- Чаму арганізацыі выкарыстоўваюць яго?
- Выпадкі кліентаў, якія дадаюць сінтэтычныя даныя
- З чаго пачаць
