Smart De-Identification
Պաշտպանեք զգայուն տեղեկատվությունը` հեռացնելով կամ փոփոխելով անձը նույնականացնող տեղեկությունները (PII)
Ներածություն De-identification
Ի՞նչ է նույնականացման դե-նույնականացումը:
Ապանույնականացումը գործընթաց է, որն օգտագործվում է զգայուն տեղեկատվությունը պաշտպանելու համար՝ հեռացնելով կամ փոփոխելով անձնական նույնականացման տվյալները (PII) տվյալների բազայից կամ տվյալների բազայից:
Ինչու՞ են կազմակերպություններն օգտագործում «De-identification»:
Բազմաթիվ կազմակերպություններ մշակում են զգայուն տեղեկատվություն և, համապատասխանաբար, պահանջում են պաշտպանություն: Նպատակն է ընդլայնել գաղտնիությունը՝ նվազեցնելով անձանց ուղղակի կամ անուղղակի նույնականացման վտանգը: Ապանույնականացումը հաճախ օգտագործվում է այնպիսի սցենարներում, որոնք պահանջում են տվյալների օգտագործում, օրինակ՝ փորձարկման և մշակման նպատակներով՝ կենտրոնանալով գաղտնիության պահպանման և տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերի պահպանման վրա:
Ի՞նչն է խելացի դարձնում Syntho-ի լուծումը
Syntho-ն օգտագործում է AI-ի ուժը, որպեսզի թույլ տա ձեզ նույնականացնել խելացի: Ապանույնականացման մեր մոտեցման մեջ մենք օգտագործում ենք խելացի լուծումներ երեք հիմնարար տարրերի վրա: Նախ, արդյունավետությունը առաջնահերթ է մեր PII սկաների օգտագործման միջոցով՝ խնայելով ժամանակը և նվազագույնի հասցնելով ձեռքով ջանքերը: Երկրորդ, մենք ապահովում ենք, որ ռեֆերենցիոն ամբողջականությունը պահպանվի՝ կիրառելով հետևողական քարտեզագրում: Վերջապես, հարմարվողականությունը ձեռք է բերվում մեր ծաղրողների օգտագործման միջոցով:
Ինքնաբերաբար նույնականացրեք PII-ը մեր AI-ով աշխատող PII սկաների միջոցով
Մեղմացրեք ձեռքի աշխատանքը և օգտագործեք մեր PII սկաներ ձեր տվյալների բազայի սյունակները նույնականացնելու համար, որոնք պարունակում են ուղղակի Անձնական նույնականացման Տեղեկություններ (PII)՝ AI-ի հզորությամբ:
Փոխարինեք զգայուն PII, PHI և այլ նույնացուցիչները
Փոխարինեք զգայուն PII, PHI և այլ նույնացուցիչները ներկայացուցչով Սինթետիկ ծաղրական տվյալներ որոնք հետևում են բիզնեսի տրամաբանությանը և օրինաչափություններին:
Պահպանեք ռեֆերենցիոն ամբողջականությունը մի ամբողջ հարաբերական տվյալների էկոհամակարգում
Պահպանել հղման ամբողջականությունը հետևողական քարտեզագրում ամբողջ տվյալների էկոհամակարգում, որպեսզի համապատասխանի տվյալները սինթետիկ տվյալների աշխատատեղերի, տվյալների բազաների և համակարգերի միջև:
Որո՞նք են նույնականացման տիպիկ օգտագործման դեպքերը:
Ապանույնականացումը ենթադրում է անհատական ճանաչելի տեղեկատվության (PII) փոփոխում կամ հեռացում առկա տվյալների շտեմարաններից և/կամ տվյալների բազաներից: Այն հատկապես արդյունավետ է օգտագործման դեպքերի համար, որոնք ներառում են բազմաթիվ հարաբերական աղյուսակներ, տվյալների բազաներ և/կամ համակարգեր և սովորաբար կիրառվում է թեստային տվյալների օգտագործման դեպքերում:
Փորձարկման տվյալներ ոչ արտադրական միջավայրերի համար
Ներկայացրե՛ք և թողարկե՛ք ժամանակակից ծրագրային լուծումներ ավելի արագ և բարձր որակով՝ ներկայացուցչական թեստային տվյալներով:
Դեմո տվյալներ
Զարմացրեք ձեր հեռանկարները հաջորդ մակարդակի արտադրանքի ցուցադրություններով, որոնք հարմարեցված են ներկայացուցչական տվյալների վրա:
Ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել Syntho's Smart De-Identification լուծումները
Կազմաձևեք նույնականացումն առանց ջանքերի մեր հարթակում՝ ձեր կարիքներին հարմարեցված օգտագործողի համար հարմար տարբերակներով: Անկախ նրանից, թե դուք կենտրոնանում եք ամբողջ աղյուսակների կամ դրանց ներսում գտնվող որոշակի սյունակների վրա, մեր հարթակն ապահովում է անխափան կազմաձևման հնարավորություններ:
Աղյուսակի մակարդակի ապանույնականացման համար պարզապես քաշեք աղյուսակները ձեր հարաբերական տվյալների բազայից դեպի աշխատանքային տարածքի «Deidentify» բաժին:
Տվյալների բազայի մակարդակի ապանույնականացում
Տվյալների բազայի մակարդակի ապանույնականացման համար պարզապես քաշեք աղյուսակները ձեր հարաբերական տվյալների բազայից դեպի աշխատանքային տարածքի «Deidentify» բաժին:
Սյունակի մակարդակի ապանույնականացում
Ավելի հատիկավոր մակարդակի կամ սյունակի մակարդակում ապանույնականացում կիրառելու համար բացեք աղյուսակը, ընտրեք կոնկրետ սյունակը, որը ցանկանում եք նույնականացնել, և առանց ջանքերի կիրառեք ծաղրող: Հեշտացրեք ձեր տվյալների պաշտպանության գործընթացը մեր ինտուիտիվ կազմաձևման առանձնահատկություններով:
Պահպանեք ձեր սինթետիկ տվյալների ուղեցույցը հիմա:
- Ի՞նչ է սինթետիկ տվյալները:
- Ինչու՞ են կազմակերպությունները օգտագործում այն:
- Արժեքի ավելացման սինթետիկ տվյալների հաճախորդի դեպքեր
- Ինչպե՞ս սկսել
