Inteligenta De-Identigo
Protektu sentemajn informojn forigante aŭ modifante persone identigeblajn informojn (PII)
Enkonduko De-Identigo
Kio estas Malidentigo?
De-identigo estas procezo uzata por protekti sentemajn informojn per forigo aŭ modifado de persone identigeblaj informoj (PII) de datumaro aŭ datumbazo.
Kial organizoj uzas De-Identigon?
Multaj organizoj pritraktas sentemajn informojn kaj sekve postulas protekton. La celo estas plibonigi privatecon, mildigante la riskon de rekta aŭ nerekta identigo de individuoj. De-identigo estas ofte utiligita en scenaroj necesigantaj datumuzadon, kiel ekzemple por testado kaj evoluoceloj, kun fokuso pri konservado de privateco kaj adherado al datumprotektaj regularoj.
Kio faras la solvon de Syntho inteligenta?
Syntho uzas la potencon de AI por permesi al vi malidentigi inteligentan! En nia malidentiga aliro, ni uzas inteligentajn solvojn pri tri fundamentaj elementoj. Unue, efikeco estas prioritatita per la uzo de nia PII-Skanilo, ŝparante tempon kaj minimumigante manan penadon. Due, ni certigas ke referenca integreco estas konservita aplikante konsekvencan mapadon. Finfine, adaptebleco estas atingita per la utiligo de niaj Mokantoj.
Identigu PII aŭtomate per nia AI-funkciigita PII-Skanilo
Mildigu manan laboron kaj uzu nian PII-skanilo identigi kolumnojn en via datumbazo enhavantaj rektajn Propre Identeblajn Informojn (PII) kun la potenco de AI.
Anstataŭigi sentemajn PII, PHI, kaj aliajn identigilojn
Anstataŭigu sentemajn PII, PHI kaj aliajn identigilojn per reprezentanto Sintezaj Mokaj Datumoj kiuj sekvas komercan logikon kaj ŝablonojn.
Konservu referencan integrecon en tuta interrilata datenekosistemo
Konservu referencan integrecon kun konsekvenca mapado en tuta datenekosistemo por kongrui datumojn tra sintezaj datumlaboroj, datumbazoj kaj sistemoj.
Kio estas tipaj uzkazoj por malidentigo?
Malidentigo implicas la modifon aŭ forigon de persone identigeblaj informoj (PII) de ekzistantaj datenoj kaj/aŭ datumbazoj. Ĝi estas precipe efika por uzkazoj implikantaj multoblajn interrilatajn tabelojn, datumbazojn kaj/aŭ sistemojn kaj estas ofte aplikita en testadatumuzkazoj.
Testaj datumoj por neproduktaj medioj
Liveru kaj liberigu pintnivelajn programajn solvojn pli rapide kaj kun pli alta kvalito kun reprezentaj testaj datumoj.
Demo-datumoj
Miru viajn perspektivojn per sekvanivelaj produktdemonstraĵoj, adaptitaj per reprezentaj datumoj.
Kiel mi povas uzi la solvojn de Smart De-Identification de Syntho?
Agordu malidentigon senpene ene de nia platformo kun uzant-amikaj opcioj adaptitaj al viaj bezonoj. Ĉu vi koncentriĝas pri tutaj tabeloj aŭ specifaj kolumnoj ene de ili, nia platformo provizas senjuntajn agordajn kapablojn.
Por tabelnivela malidentigo, simple trenu tabelojn el via rilata datumbazo en la malidentigi sekcion en la laborspaco.
Datumbaznivela malidentigo
Por datumbaznivela malidentigo, simple trenu tabelojn de via interrilata datumbazo en la malidentigi sekcion en la laborspaco.
Kolumnnivela malidentigo
Por apliki malidentigon sur pli grajneca nivelo aŭ kolumna nivelo, malfermu tabelon, elektu la specifan kolumnon, kiun vi volas malidentigi, kaj senpene apliku mokinton. Simpligu vian datumprotektan procezon per niaj intuiciaj agordaj funkcioj.
Konservu vian sintezan datuman gvidilon nun!
- Kio estas sintezaj datumoj?
- Kial organizoj uzas ĝin?
- Valoro aldonante sintezaj datumoj klientkazoj
- Kiel komenci
