Ang Labing Maayong Data Anonymization Tools Alang sa Pagsunod sa Proteksyon sa Pagkapribado

Gipatik:
Abril 10, 2024

Gigamit sa mga organisasyon ang mga himan sa pag-anonymize sa datos aron makuha personal nga maila nga impormasyon gikan sa ilang mga dataset. Ang dili pagsunod mahimong mosangpot sa dagkong multa gikan sa mga regulatory body ug naglapas sa datos. Kung wala anonymizing data, dili nimo magamit o ipaambit ang mga dataset sa hingpit.

Daghan ang mga himan sa pag-anonymize dili makagarantiya sa hingpit nga pagsunod. Ang mga pamaagi sa past-gen mahimong magbilin sa personal nga impormasyon nga bulnerable sa de-identification sa mga malisyosong aktor. Ang uban mga pamaagi sa pag-anonymize sa istatistika pagpakunhod sa kalidad sa dataset ngadto sa usa ka punto nga kini dili kasaligan Data analytics.

Kami sa Syntho magpaila kanimo sa mga pamaagi sa pag-anonymize ug sa mga mahinungdanong kalainan tali sa past-gen ug sa sunod-gen nga mga himan. Isulti namon kanimo ang bahin sa labing kaayo nga mga himan sa pag-anonymize sa datos ug isugyot ang hinungdanon nga mga konsiderasyon sa pagpili niini.

Kaundan

I-download ang Giya sa Syntho

  • Unsa ang sintetikong datos
  • Giunsa kini molihok
  • Ngano nga gigamit kini sa mga organisasyon
  • Unsaon pagsugod
download Karon
Syntho Guide Cover

Unsa ang data anonymization tool?

Pag-anonymize sa datos mao ang teknik sa pagtangtang o pag-usab sa kompidensyal nga impormasyon sa mga dataset. Ang mga organisasyon dili libre nga maka-access, makapaambit, ug magamit ang magamit nga datos nga mahimong direkta o dili direkta nga masubay sa mga indibidwal.

Tool sa Pag-anonymize sa Data - Syntho
Ang mga balaod sa pagkapribado nagtakda ug higpit nga mga lagda alang sa pagpanalipod ug paggamit sa personal nga maila nga impormasyon (PII) ug protected health information (PHI). Ang yawe nga lehislasyon naglakip sa:
  • General Data Protection Regulation (GDPR). Ang balaod sa EU nanalipod sa pribasiya sa personal nga datos, nagmando sa pagtugot alang sa pagproseso sa datos ug paghatag ug katungod sa pag-access sa datos sa mga indibidwal. Ang United Kingdom adunay susamang balaod nga gitawag ug UK-GDPR.
  • California Consumer Privacy Act (CCPA). Balaod sa pagkapribado sa California nagtutok sa mga katungod sa konsumidor mahitungod sa pagpakigbahin sa datos.
  • Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Ang Lagda sa Pagkapribado nagtukod og mga sumbanan alang sa pagpanalipod sa impormasyon sa panglawas sa pasyente. 
Paggamit ug pagpakigbahin personal nga nga data mahimong makalapas niini nga mga balaod, nga moresulta sa administratibong mga multa ug sibil nga mga kaso. Apan, kini Ang mga lagda sa regulasyon dili magamit sa wala mailhi nga datos, sumala sa recital sa GDPR. Sa susama, Ang HIPAA naglatid sa mga sumbanan sa de-identification para sa mga identifier nga kinahanglang tangtangon aron ang datos mahimong dili makontrol (Teknik sa Safe Harbor). Mga himan sa pag-anonymize sa datos mao ang software nga nagtangtang sa mga timailhan sa sensitibo ug gipanalipdan nga impormasyon alang sa structured ug wala natukod nga datos. Gi-automate nila ang mga proseso, nagtabang sa pag-ila, pagtangtang, ug pag-ilis niini nga impormasyon gikan sa daghang mga file ug lokasyon. Ang mga teknik sa anonymization makatabang sa mga kompanya nga maka-access sa taas nga kalidad nga datos samtang gipagaan ang mga kabalaka sa pagkapribado. Bisan pa, hinungdanon nga ilhon nga dili tanan nga mga pamaagi sa pag-anonymize sa datos naggarantiya sa kompleto nga pagkapribado o pagkagamit sa datos. Aron masabtan kung ngano, kinahanglan naton ipasabut kung giunsa ang pag-anonymization.

Sa unsang paagi nagtrabaho ang mga himan sa pag-anonymize sa datos?

Ang mga himan sa pag-anonymize sa data nag-scan sa mga dataset alang sa sensitibo nga impormasyon ug pulihan kini sa artipisyal nga datos. Ang software nakit-an ang ingon nga datos sa mga lamesa ug mga kolum, mga file sa teksto, ug mga gi-scan nga mga dokumento.

Kini nga proseso nagtangtang sa datos sa mga elemento nga maka-link niini sa mga indibidwal o organisasyon. Ang mga tipo sa datos nga gitagoan niini nga mga himan naglakip sa:

 

  • Personal nga makaila nga impormasyon (PII): Mga ngalan, numero sa pag-ila, petsa sa pagkatawo, mga detalye sa pagsingil, numero sa telepono, ug mga adres sa email. 
  • Gipanalipdan nga impormasyon sa panglawas (PHI): Naglangkob sa mga rekord sa medikal, mga detalye sa paniguro sa kahimsog, ug personal nga datos sa kahimsog. 
  • Impormasyon sa pinansyal: Mga numero sa credit card, mga detalye sa bank account, data sa pamuhunan, ug uban pa nga mahimong ma-link sa mga korporasyon nga entidad. 

 

Pananglitan, ang mga organisasyon sa pag-atiman sa panglawas nag-anonymize sa mga adres sa pasyente ug mga detalye sa pagkontak aron masiguro ang pagsunod sa HIPAA alang sa panukiduki sa kanser. Ang usa ka kompanya sa pinansya nagtago sa mga petsa ug lokasyon sa transaksyon sa ilang mga datos aron sundon ang mga balaod sa GDPR.

 

Samtang ang konsepto parehas, daghang lahi nga mga teknik ang naglungtad anonymizing data. 

Mga teknik sa pag-anonymize sa datos

Ang anonymization mahitabo sa daghang mga paagi, ug dili tanan nga mga pamaagi parehas nga kasaligan alang sa pagsunod ug gamit. Kini nga seksyon naghulagway sa kalainan tali sa lain-laing mga matang sa mga pamaagi.

Pseudonymization

Ang pseudonymization usa ka mabalik nga proseso sa de-identification diin ang mga personal nga identifier gipulihan sa mga pseudonym. Kini nagmintinar sa usa ka mapping tali sa orihinal nga data ug sa giusab nga usa, uban sa mapping lamesa gitipigan gilain.

 

Ang downside sa pseudonymizing mao nga kini mabalik. Uban sa dugang nga impormasyon, ang mga malisyosong aktor makasubay niini balik ngadto sa indibidwal. Ubos sa mga lagda sa GDPR, ang pseudonymized nga datos wala isipa nga wala mailhi nga datos. Nagpabilin kini nga ubos sa mga regulasyon sa pagpanalipod sa datos.

Pag-mask sa datos

Ang pamaagi sa pag-mask sa datos nagmugna og parehas nga istruktura apan peke nga bersyon sa ilang datos aron mapanalipdan ang sensitibo nga kasayuran. Kini nga teknik nag-ilis sa tinuod nga datos sa giusab nga mga karakter, nga nagtipig sa samang format alang sa normal nga paggamit. Sa teoriya, kini makatabang sa pagpadayon sa pag-andar sa mga dataset.


Sa praktis, pagtago sa datos kasagaran makapamenos sa gamit sa datos. Mahimong mapakyas kini sa pagpreserbar sa orihinal nga datosang pag-apod-apod o mga kinaiya, nga naghimo niini nga dili kaayo mapuslanon alang sa pagtuki. Ang laing hagit mao ang pagdesisyon kon unsay i-mask. Kung nahimo nga dili husto, ang gitago nga datos mahimo gihapon nga mailhan pag-usab.

Generalization (paghiusa)

Ang generalization nag-anonymize sa datos pinaagi sa paghimo niini nga dili kaayo detalyado. Gigrupo niini ang parehas nga datos ug gipakunhod ang kalidad niini, nga nagpalisud sa pagsulti sa indibidwal nga mga piraso sa datos. Kini nga pamaagi sagad naglakip sa mga pamaagi sa pagsumaryo sa datos sama sa pag-average o pagtotal aron mapanalipdan ang indibidwal nga mga punto sa datos.


Ang over-generalization makahimo sa datos nga halos walay kapuslanan, samtang ang under-generalization mahimong dili makahatag og igong pribasiya. Adunay usab usa ka peligro sa nahabilin nga pagbutyag, tungod kay ang mga pinagsama-sama nga mga datos mahimo pa nga maghatag igong detalye sa pag-de-identify kung gihiusa sa uban mga gigikanan sa datos.

Kasamok

Ang perturbation nagbag-o sa orihinal nga mga dataset pinaagi sa pag-round up sa mga kantidad ug pagdugang og random nga kasaba. Ang mga punto sa datos hinay nga nabag-o, nga nakabalda sa ilang orihinal nga kahimtang samtang gipadayon ang kinatibuk-ang mga sumbanan sa datos.

 

Ang downside sa perturbation mao nga ang data dili hingpit nga wala mailhi. Kung ang mga pagbag-o dili igo, adunay peligro nga ang orihinal nga mga kinaiya mahimong mailhan pag-usab. 

Pagbaylo sa datos

Ang swapping usa ka teknik diin ang mga hiyas sa mga hiyas sa usa ka dataset giusab. Kini nga pamaagi labi ka dali nga ipatuman. Ang kataposang mga dataset dili motakdo sa orihinal nga mga rekord ug dili direktang masubay sa ilang orihinal nga mga tinubdan.

 

Sa dili direkta, bisan pa, ang mga dataset nagpabilin nga mabag-o. Ang gibaylo nga datos huyang sa pagbutyag bisan sa limitado nga sekondaryang tinubdan. Gawas pa, lisud ang pagpadayon sa semantiko nga integridad sa pipila nga gibalhin nga datos. Pananglitan, kung ilisan ang mga ngalan sa usa ka database, ang sistema mahimong mapakyas sa pag-ila tali sa lalaki ug babaye nga mga ngalan.

Tokenization

Gipulihan sa tokenization ang sensitibo nga mga elemento sa datos nga adunay mga token — dili sensitibo nga katumbas nga wala’y mapahimuslan nga kantidad. Ang tokenized nga impormasyon kasagaran usa ka random nga hugpong sa mga numero ug mga karakter. Kini nga teknik sagad gigamit aron mapanalipdan ang kasayuran sa pinansyal samtang gipadayon ang mga kabtangan nga magamit niini.

 

Ang ubang software nagpalisud sa pagdumala ug pagsukod sa mga token vault. Kini nga sistema nagpaila usab sa usa ka peligro sa seguridad: ang sensitibo nga datos mahimong mameligro kung ang usa ka tig-atake makaagi sa encryption vault.

Pagduhaduha

Ang randomization nagbag-o sa mga kantidad nga adunay random ug mock data. Kini usa ka prangka nga pamaagi nga makatabang sa pagpreserbar sa kompidensyal sa indibidwal nga mga entry sa datos.

 

Kini nga teknik dili molihok kung gusto nimo nga ipadayon ang eksaktong istatistika nga pag-apod-apod. Gigarantiyahan nga makompromiso ang datos nga gigamit alang sa komplikado nga mga dataset, sama sa geospatial o temporal nga datos. Ang dili igo o dili husto nga gigamit nga mga pamaagi sa randomization dili usab makasiguro sa proteksyon sa privacy.

Pag-edit sa datos

Ang redaction sa datos mao ang proseso sa hingpit nga pagtangtang sa impormasyon gikan sa mga dataset: pag-black out, pagblangko, o pagtangtang sa teksto ug mga hulagway. Gipugngan niini ang pag-access sa sensitibo datos sa produksyon ug usa ka komon nga praktis sa legal ug opisyal nga mga dokumento. Ingon ka klaro nga kini naghimo sa datos nga dili angay alang sa tukma nga istatistikal nga pag-analisa, pagkat-on sa modelo, ug panukiduki sa klinika.

 

Ingon sa dayag, kini nga mga pamaagi adunay mga sayup nga nagbilin sa mga lungag nga mahimong abusuhan sa mga malisyosong aktor. Kanunay nilang gitangtang ang hinungdanon nga mga elemento gikan sa mga dataset, nga naglimite sa ilang pagkagamit. Dili kini ang kaso sa mga teknik sa katapusan nga gen.

Mga galamiton sa pag-anonymize sa sunod nga henerasyon

Ang modernong anonymization nga software naggamit ug sopistikado nga mga teknik aron isalikway ang risgo sa pag-ila pag-usab. Nagtanyag sila mga paagi aron masunod ang tanan nga mga regulasyon sa pagkapribado samtang gipadayon ang kalidad sa istruktura sa datos.

Sintetikong paghimo sa datos

Ang paghimo sa sintetikong datos nagtanyag usa ka labi ka maalamon nga pamaagi sa pag-anonymize sa datos samtang gipadayon ang gamit sa datos. Kini nga teknik naggamit ug mga algoritmo sa paghimo ug bag-ong mga dataset nga nagsalamin sa tinuod nga istruktura ug mga kabtangan sa datos. 

 

Gipulihan sa sintetikong datos ang PII ug PHI sa mga mock data nga dili masubay sa mga indibidwal. Gisiguro niini ang pagsunod sa mga balaod sa pagkapribado sa datos, sama sa GDPR ug HIPAA. Pinaagi sa pagsagop sa mga himan sa paghimo og sintetikong datos, gisiguro sa mga organisasyon ang pagkapribado sa datos, pagpagaan sa mga risgo sa mga paglapas sa datos, ug pagpadali sa pag-uswag sa mga aplikasyon nga gipatuyok sa datos.

Homomorphic encryption

Homomorphic encryption (gihubad ingon nga "sama nga istruktura") nagbag-o sa datos sa ciphertext. Ang mga naka-encrypt nga dataset nagpabilin sa parehas nga istruktura sa orihinal nga datos, nga nagresulta sa maayo kaayo nga katukma sa pagsulay.

 

Kini nga pamaagi nagtugot sa paghimo sa komplikado nga mga pagkalkula direkta sa naka-encrypt nga datos nga dili kinahanglan nga i-decrypt una kini. Ang mga organisasyon mahimong luwas nga magtipig sa mga naka-encrypt nga mga file sa publiko nga panganod ug mag-outsource sa pagproseso sa datos sa mga ikatulo nga partido nga wala ikompromiso ang seguridad. Kini nga data nagsunod usab, tungod kay ang mga lagda sa pagkapribado wala magamit sa naka-encrypt nga impormasyon. 

 

Bisan pa, ang komplikado nga mga algorithm nanginahanglan kahanas alang sa husto nga pagpatuman. Gawas pa, ang homomorphic encryption mas hinay kaysa mga operasyon sa wala ma-encrypt nga datos. Mahimong dili kini ang labing maayo nga solusyon alang sa mga DevOps ug Quality Assurance (QA) nga mga koponan, nga nanginahanglan dali nga pag-access sa datos alang sa pagsulay.

Secure nga multiparty computation

Ang Secure multiparty computation (SMPC) usa ka cryptographic nga pamaagi sa pagmugna og mga dataset nga adunay hiniusang paningkamot sa daghang mga miyembro. Ang matag partido nag-encrypt sa ilang input, naghimo og mga kalkulasyon, ug nagkuha sa giproseso nga datos. Niining paagiha, makuha sa matag miyembro ang resulta nga ilang gikinahanglan samtang gitago ang ilang kaugalingon nga datos nga sekreto.

 

Kini nga pamaagi nanginahanglan daghang mga partido sa pag-decrypt sa gihimo nga mga dataset, nga naghimo niini nga labi ka kompidensyal. Bisan pa, ang SMPC nanginahanglan daghang oras aron makamugna mga resulta.

Mga teknik sa pag-anonymize sa datos sa miaging henerasyonMga galamiton sa pag-anonymize sa sunod nga henerasyon
PseudonymizationGipulihan ang mga personal nga identifier nga adunay mga pseudonyms samtang nagmintinar sa usa ka bulag nga lamesa sa pagmapa.- Pagdumala sa datos sa HR
- Mga interaksyon sa suporta sa kustomer
- Mga survey sa panukiduki		Sintetikong paghimo sa datosNaggamit ug algorithm sa paghimo og bag-ong mga dataset nga nagsalamin sa tinuod nga istruktura sa datos samtang gisiguro ang pagkapribado ug pagsunod.- Pag-uswag sa aplikasyon nga gipatuyok sa datos
- Klinikal nga panukiduki
- Advanced nga pagmodelo
- Pagpamaligya sa kustomer
Pag-mask sa datosGibag-o ang tinuod nga datos gamit ang peke nga mga karakter, nga nagtipig sa parehas nga format.- Pagreport sa pinansyal
- Mga palibot sa pagbansay sa tiggamit		Homomorphic encryptionNagbag-o sa datos ngadto sa ciphertext samtang gipabilin ang orihinal nga istruktura, nga nagtugot sa pag-compute sa na-encrypt nga datos nga walay decryption.- Luwas nga pagproseso sa datos
- Outsourcing sa pagkalkula sa datos
- Advanced nga pagtuki sa datos
Generalization (paghiusa)Gipakunhod ang detalye sa datos, paggrupo sa susamang datos.- Mga pagtuon sa demograpiko
- Pagtuon sa merkado		Secure nga multiparty computationCryptographic nga paagi diin daghang mga partido ang nag-encrypt sa ilang input, naghimo og mga kalkulasyon, ug nakab-ot ang hiniusang resulta.- Pag-analisar sa datos sa kolaborasyon
- Kompidensyal nga pagkolekta sa datos
KasamokGibag-o ang mga dataset pinaagi sa pag-round sa mga kantidad ug pagdugang sa random nga kasaba.- Pagtuki sa datos sa ekonomiya
- Pagpanukiduki sa pattern sa trapiko
- Pagtuki sa datos sa pagbaligya
Pagbaylo sa datosGihan-ay pag-usab ang mga kantidad sa attribute sa dataset aron mapugngan ang direktang pagsubay.- Pagtuon sa transportasyon
- Pagtuki sa datos sa edukasyon
TokenizationGipuli ang sensitibo nga datos sa dili sensitibo nga mga token.- Pagproseso sa pagbayad
- Pagpanukiduki sa relasyon sa kustomer
PagduhaduhaNagdugang og random o mock data aron usbon ang mga kantidad.- Pagtuki sa datos sa geospatial
- Pagtuon sa pamatasan
Pag-edit sa datosPagtangtang sa impormasyon gikan sa mga dataset,- Legal nga pagproseso sa dokumento
- Pagdumala sa mga rekord

Talaan 1. Ang pagtandi tali sa Kaniadto ug sa sunod nga henerasyon nga mga pamaagi sa anonymization

Smart data de-identification isip bag-ong pamaagi sa data anonymization

Smart de-identification nag-anonymize sa datos gamit ang AI-generated synthetic mock data. Ang mga plataporma nga adunay mga bahin nagbag-o sa sensitibo nga kasayuran ngadto sa pagsunod, dili mailhan nga datos sa mosunod nga mga paagi:

  • Ang software sa de-identification nag-analisar sa kasamtangan nga mga dataset ug nagpaila sa PII ug PHI.
  • Makapili ang mga organisasyon kung unsang sensitibo nga datos ang pulihan sa artipisyal nga kasayuran.
  • Naghimo ang himan og bag-ong mga dataset nga adunay uyon nga datos.

Kini nga teknolohiya mapuslanon kung ang mga organisasyon kinahanglan nga magtinabangay ug magbinayloay sa hinungdanon nga datos nga luwas. Mapuslanon usab kini kung ang datos kinahanglan nga himuon nga pagsunod sa daghang mga relational nga mga database. 

Ang Smart de-identification nagpugong sa mga relasyon sa sulod sa datos pinaagi sa makanunayon nga pagmapa. Mahimong gamiton sa mga kompanya ang nahimo nga datos alang sa lawom nga pag-analisa sa negosyo, pagbansay sa pagkat-on sa makina, ug mga pagsulay sa klinika.

Uban sa daghan kaayo nga mga pamaagi, kinahanglan nimo ang usa ka paagi aron mahibal-an kung ang himan sa pag-anonymize angay alang kanimo.

Sa unsa nga paagi sa pagpili sa husto nga data anonymization himan

Nagtipon kami usa ka lista sa hinungdanon nga mga hinungdan nga ikonsiderar kung nagpili usa ka himan sa pag-anonymize sa datos:
  • Operasyon nga scalability. Pagpili usa ka himan nga makahimo sa pag-scale pataas ug paubos sumala sa imong mga gipangayo sa operasyon. Paggahin ug panahon sa stress test ang operational efficiency ubos sa dugang nga workloads.
  • Paghiusa. Ang mga himan sa pag-anonymize sa datos kinahanglan nga hapsay nga i-integrate sa imong kasamtangan nga mga sistema ug analytical software, ingon man ang padayon nga paghiusa ug padayon nga pag-deploy (CI/CD) pipeline. Ang pagkaangay sa imong pagtipig sa datos, pag-encrypt, ug mga platform sa pagproseso hinungdanon alang sa hapsay nga mga operasyon.
  • Ang makanunayon nga data mapping. Siguruha nga ang wala mailhi nga mga tigpreserba sa datos adunay integridad ug katukma sa istatistika nga angay sa imong mga panginahanglan. Ang mga pamaagi sa pag-anonymize sa nangaging henerasyon nagwagtang sa mga bililhong elemento gikan sa mga dataset. Ang modernong mga himan, bisan pa, nagmintinar sa integridad sa referential, nga naghimo sa datos nga tukma nga igo alang sa mga advanced nga kaso sa paggamit.
  • Mga mekanismo sa seguridad. I-priyoridad ang mga himan nga nanalipod sa tinuod nga mga dataset ug wala mailhi nga mga resulta batok sa internal ug eksternal nga mga hulga. Ang software kinahanglan nga i-deploy sa usa ka luwas nga imprastraktura sa kustomer, mga kontrol sa pag-access nga gibase sa papel, ug mga API sa pag-authenticate sa duha ka hinungdan.
  • Nahiuyon nga imprastraktura. Siguruha nga gitipigan sa himan ang mga dataset sa luwas nga pagtipig nga nagsunod sa mga regulasyon sa GDPR, HIPAA, ug CCPA. Dugang pa, kinahanglan nga suportahan niini ang pag-backup sa datos ug mga himan sa pagbawi aron malikayan ang posibilidad sa pag-downtime tungod sa wala damha nga mga sayup.
  • Modelo sa pagbayad. Ikonsiderar ang dinalian ug dugay nga gasto aron masabtan kung ang himan nahiuyon sa imong badyet. Ang ubang mga himan gidisenyo alang sa dagkong mga negosyo ug medium-sized nga mga negosyo, samtang ang uban adunay flexible nga mga modelo ug mga plano nga gibase sa paggamit.
  • Teknikal nga suporta. Pagtimbang-timbang sa kalidad ug pagkaanaa sa kustomer ug teknikal nga suporta. Mahimong tabangan ka sa usa ka provider nga i-integrate ang mga himan sa pag-anonymize sa datos, pagbansay sa kawani, ug pagsulbad sa mga teknikal nga isyu. 
Daghan ang imong mahunahuna bahin sa data anonymization software sa mga plataporma sa pagrepaso. Gitugotan ka sa mga site sama sa G2, Gartner, ug PeerSpot nga itandi ang mga bahin ug adunay sulud nga feedback gikan sa mga kompanya nga migamit niini. Hatagi og espesyal nga pagtagad ang mga butang nga dili nila gusto. Ang usa ka pagsulay nga pagdagan mahimong magpadayag daghang bahin sa himan. Kung mahimo, unaha ang mga provider nga nagtanyag usa ka bersyon sa demo o usa ka libre nga pagsulay. Samtang gisulayan ang solusyon, kinahanglan nimong sulayan ang matag usa sa mga pamatasan sa taas.

Ang 7 labing maayo nga data anonymization himan

Karon nga nahibal-an na nimo kung unsa ang pangitaon, atong susihon kung unsa ang among gituohan nga labing kasaligan nga mga himan mask sensitibo nga impormasyon.

1. Syntho

Syntho Synthetic Data Platform

Ang Syntho gipadagan sa synthetic data generation software nga naghatag og mga oportunidad alang sa smart de-identification. Ang pagmugna sa datos nga gipasukad sa lagda sa plataporma nagdala og versatility, nga makapahimo sa mga organisasyon sa paghimo og datos sumala sa ilang mga panginahanglan.

Usa ka scanner nga gipadagan sa AI nagpaila sa tanang PII ug PHI sa mga dataset, mga sistema, ug mga plataporma. Mahimong pilion sa mga organisasyon kung unsang datos ang tangtangon o bugalbugalan aron masunod ang mga sumbanan sa regulasyon. Samtang, ang subsetting nga bahin makatabang sa paghimo sa mas gagmay nga mga datasets alang sa pagsulay, pagkunhod sa palas-anon sa pagtipig ug pagproseso sa mga kapanguhaan.

Ang plataporma mapuslanon sa lainlaing mga sektor, lakip ang pag-atiman sa kahimsog, pagdumala sa kadena sa suplay, ug pinansya. Gigamit sa mga organisasyon ang plataporma sa Syntho aron makamugna og dili produksiyon ug makapalambo sa mga senaryo sa pagsulay.

Mahimo nimong mahibal-an ang dugang bahin sa mga kapabilidad ni Syntho pinaagi sa pag-iskedyul sa usa ka demo.

2. K2pagtan-aw

K2 View usa ka plataporma sa pag-mask sa datos nga gidesinyo aron mabag-o ang mga datasets ngadto sa masunod nga datos. Ang mga advanced nga kapabilidad sa paghiusa nagtugot sa i-anonymize ang datos gikan sa mga database, mga lamesa, mga flat file, mga dokumento, ug mga sistema sa kabilin. Gipadali usab niini ang pagbag-o sa mga database ngadto sa mas gagmay nga mga subset alang sa lainlaing mga yunit sa negosyo.  Ang plataporma nagtanyag gatusan ka pagtago sa datos function ug nagtugot sa paghimo og sintetikong datos. Ang reperensyal nga integridad sa gitago nga datos gipadayon sa gihimo nga mga dataset. Dugang pa, ang gitipigan nga datos gitipigan nga luwas pinaagi sa pag-encrypt, ingon man ang mga kontrol sa pag-access nga gibase sa papel ug gibase sa attribute.  Samtang ang setup sa K2View komplikado ug ang kurba sa pagkat-on hinay, ang himan wala magkinahanglan og kahibalo sa programming. Kini usa ka mahal nga software apan nagtanyag sa naandan nga mga plano sa pagpresyo ug usa ka libre nga pagsulay. Mahimo nimong masinati ang pagpaandar niini nga wala’y gamay o wala’y peligro.

3. Broadcom

Broadcom Ang Pagdumala sa Data sa Pagsulay nagtago sa kompidensyal nga kasayuran sa mga dataset nga adunay mga pamaagi sa pag-anonymize sa data sa sunod nga henerasyon. Lakip sa ubang mga butang, naghatag kini sa pag-redact sa datos, tokenization, ug paghimo sa sintetikong datos.  Gitugotan ka sa bukas nga mga API nga ipahiangay kini nga himan sa lainlaing mga pipeline sa CI / CD, paniktik sa negosyo, ug mga sistema sa pagdumala sa buluhaton. Kini nagtugot sa padayon data masking samtang nagpadayon sa pagsunod. Ang bahin sa bodega niini makahimo sa episyente nga paggamit pag-usab sa taas nga kalidad nga datos sa pagsulay sa mga team ug proyekto. Kini nga software popular sa lain-laing mga gidak-on sa negosyo tungod sa flexible nga presyo. Sa tinuud, ang pag-setup mahimong makagugol sa oras. Sa hayag nga bahin, ang provider nagtanyag responsive teknikal nga suporta ug daghang mga giya sa pagbansay.

4. Kasagaran AI

KASAGARAN AI nagmugna og compliant, artipisyal nga mga bersyon sa aktuwal nga data alang sa advanced testing. Sama sa ubang modernong mga himan, kini nagdumala sa nagkalain-laing structured data type, gikan sa numerical ngadto sa date-time. Gipugngan sa plataporma ang overfitting ug outliers, nga naghimo sa sintetikong datos nga imposible nga ma-de-identify ug, busa, nagsunod sa data privacy mga balaod. Ang usa ka intuitive nga web-based nga UI nagtugot sa paghimo sa taas nga kalidad nga datos nga walay sobra nga coding. Bisan pa, ang plataporma kulang sa mga materyal sa pagkat-on. Ang pag-andar mismo medyo limitado usab. Pananglitan, dili nimo maporma ang output base sa data hierarchy o ipiho ang mood rating sa detalye. Ug, bisan kung barato, ang presyo dili kaayo transparent bahin sa mga limitasyon sa linya sa user ug data.

5. ARX

ARX ​​Data Anonymization Tool kay libre, open-source himan sa pag-anonymize nga nagsuporta sa lainlaing mga modelo sa pagkapribado ug mga pamaagi sa pagbag-o sa datos. Ang bahin sa pag-analisa sa utility niini nagtugot sa pagtandi sa nabag-o nga datos sa orihinal nga gigamit ang mga modelo sa pagkawala sa impormasyon ug mga deskriptibo nga istatistika. Mahimo kini nga solusyon daghang mga dataset bisan sa legacy hardware. Gawas sa user-friendly nga graphical interface, ang ARX nagtanyag og software library nga adunay public API. Gitugotan niini ang mga organisasyon nga i-integrate ang anonymization sa lain-laing mga sistema ug mag-develop og custom nga mga pamaagi sa de-identification.

6. Amnesia

pagkalimot mao ang usa ka open-source nga himan nga gitukod sa bahin sa ARX's codebase nga semi-automate ang anonymization sa set-valued, tabular, ug hiniusa nga data. Kini nga solusyon malampuson nga nagtangtang sa direkta ug sekondaryang mga identifier aron malikayan nga masubay balik sa mga indibidwal gikan sa gawas nga mga gigikanan. Kini nga software nahiuyon sa dagkong mga operating system sama sa Windows, Linux, ug MacOS. Bisan pa, ingon usa ka padayon nga nagbag-o nga himan, wala gihapon kini gamit. Pananglitan, ang Amnesia dili maka-assess o maka-optimize sa namugna nga de-identified data para sa utility.

7. Tonic.ai

Tonic.ai maoy usa ka sintetikong plataporma sa datos nga makapahimo sa paghatag ug uyon nga datos alang sa pagsulay, pagkat-on sa makina, ug panukiduki. Ang plataporma nagtanyag sa duha nga on-premise ug cloud-based nga mga opsyon sa imprastraktura, gipaluyohan sa suportang teknikal nga tabang. Ang inisyal nga setup ug katumanan sa bug-os nga bili nagkinahanglan og panahon ug eksperyensiyadong mga inhenyero. Kinahanglan ka usab nga ipasibo ug maghimo mga script, tungod kay ang plataporma wala nagsuporta sa pipila nga mga kaso sa paggamit (sama sa panukiduki sa klinika). Ang Tonic.ai wala usab nagsuporta sa pipila nga mga database, labi na ang Azure SQL. Sa laing menor de edad nga nota, ang mga plano sa pagpresyo kinahanglan nga direkta nga ipiho sa provider.

Mga gamit sa pag-anonymize sa data gamit ang mga kaso

Ang mga kompanya sa pinansya, pag-atiman sa kahimsog, advertising, ug serbisyo publiko naggamit mga himan sa pag-anonymize aron magpabilin nga nagsunod sa mga balaod sa pagkapribado sa datos. Ang mga wala mailhi nga mga datos gigamit alang sa lainlaing mga senaryo.

Pag-uswag ug pagsulay sa software

Ang mga himan sa pag-anonymize makapahimo sa mga software engineer, tester, ug mga propesyonal sa QA sa pagtrabaho uban sa realistiko nga mga dataset nga dili ibutyag ang PII. Ang mga advanced nga himan makatabang sa mga team sa kaugalingon nga paghatag sa gikinahanglan nga datos nga nagsundog sa tinuod nga kalibutan nga mga kondisyon sa pagsulay nga walay mga isyu sa pagsunod. Nakatabang kini sa mga organisasyon nga mapauswag ang ilang kahusayan sa pagpalambo sa software ug kalidad sa software.

Tinuod nga mga kaso:

Klinikal nga panukiduki

Ang mga tigdukiduki sa medisina, labi na sa industriya sa parmasyutiko, nag-anonymize sa datos aron mapreserbar ang pribasiya sa ilang mga pagtuon. Ang mga tigdukiduki mahimong mag-analisar sa mga uso, demograpiko sa pasyente, ug mga resulta sa pagtambal, nga makatampo sa mga pag-uswag sa medikal nga dili mameligro ang kompidensyal sa pasyente.

Tinuod nga mga kaso:

Paglikay sa limbong

Sa pagpugong sa pagpanglimbong, ang mga himan sa anonymization nagtugot alang sa luwas nga pagtuki sa transactional data, pag-ila sa malisyosong mga sumbanan. Gitugotan usab sa mga gamit sa pag-de-identification ang pagbansay sa software sa AI sa tinuod nga datos aron mapaayo ang pagpanglimbong ug pag-ila sa peligro.

Tinuod nga mga kaso:

Pagpamaligya sa kustomer

Ang mga pamaagi sa pag-anonymize sa datos makatabang sa pagtimbang-timbang sa mga gusto sa kustomer. Ang mga organisasyon nag-ambit sa wala mailhi nga mga datos sa pamatasan sa ilang mga kauban sa negosyo aron mapino ang gipunting nga mga estratehiya sa pagpamaligya ug i-personalize ang kasinatian sa tiggamit.

Tinuod nga mga kaso:

Pagmantala sa publiko nga datos

Ang mga ahensya ug mga lawas sa gobyerno naggamit sa data anonymization aron sa pagpaambit ug pagproseso sa publiko nga impormasyon nga klaro para sa lain-laing mga inisyatibo sa publiko. Naglakip kini sa mga panagna sa krimen nga gibase sa datos gikan sa mga social network ug mga rekord sa kriminal, pagplano sa kasyudaran base sa mga demograpiko ug mga ruta sa pampublikong transportasyon, o mga panginahanglanon sa pag-atiman sa panglawas sa mga rehiyon base sa mga pattern sa sakit.

Tinuod nga mga kaso:

Pipila lang kini nga mga pananglitan nga atong pilion. Ang anonymization software gigamit sa tanan nga mga industriya ingon usa ka paagi aron mapahimuslan ang magamit nga datos.

Pilia ang labing kaayo nga mga himan sa pag-anonymize sa datos

Ang tanan nga mga kompanya naggamit database anonymization software sa pagsunod sa mga regulasyon sa pagkapribado. Kung gikuhaan gikan sa personal nga kasayuran, ang mga datos mahimong magamit ug ipaambit nga wala’y peligro sa mga multa o burukratikong proseso.

Ang mga daan nga pamaagi sa pag-anonymization sama sa data swapping, masking, ug redaction dili igo nga luwas. Pag-de-identify sa datos nagpabilin nga usa ka posibilidad, nga naghimo niini nga dili pagsunod o peligroso. Dugang pa, ang past-gen anonymizer software kasagarang makadaut sa kalidad sa datos, ilabina sa daghang mga dataset. Ang mga organisasyon dili makasalig sa ingon nga datos alang sa advanced analytics.

Kinahanglan nga imong pilion ang labing maayo nga data anonymization software. Daghang mga negosyo ang mipili sa Syntho nga plataporma alang sa iyang top-grade nga PII identification, masking, ug synthetic data generation capabilities. 


Interesado ka ba nga makakat-on pa? Mobati nga gawasnon sa pagsusi sa among dokumentasyon sa produkto o kontaka kami alang sa usa ka demonstrasyon.

About sa mga awtor nga

Uliana Krainska

Business Development Manager

Uliana Krainska, usa ka Business Development Executive sa Syntho, nga adunay internasyonal nga kasinatian sa software development ug sa industriya sa SaaS, naghupot sa master's degree sa Digital Business ug Innovation, gikan sa VU Amsterdam.

Sa miaging lima ka tuig, si Uliana nagpakita sa usa ka lig-on nga pasalig sa pagsuhid sa mga kapabilidad sa AI ug paghatag og estratehikong pagkonsulta sa negosyo alang sa pagpatuman sa proyekto sa AI.

LinkedIn sobre

syntho guide cover

I-save ang imong synthetic data guide karon!

  • Unsa ang datos nga synthetic?
  • Ngano nga gigamit kini sa mga organisasyon?
  • Pagdugang og bili sa mga kaso sa kliyente sa sintetikong datos
  • Giunsa pagsugod
Pangayo ug giya
Kontaka ang mga eksperto