Deidentificazione intelligente
Proteggi le informazioni sensibili rimuovendo o modificando le informazioni di identificazione personale (PII)
Introduzione De-identificazione
Cos'è la deidentificazione?
La deidentificazione è un processo utilizzato per proteggere le informazioni sensibili rimuovendo o modificando le informazioni di identificazione personale (PII) da un set di dati o un database.
Perché le organizzazioni utilizzano la deidentificazione?
Numerose organizzazioni gestiscono informazioni sensibili e, di conseguenza, richiedono protezione. L’obiettivo è migliorare la privacy, mitigando il rischio di identificazione diretta o indiretta degli individui. La deidentificazione viene spesso utilizzata in scenari che richiedono l'uso dei dati, ad esempio per scopi di test e sviluppo, con particolare attenzione alla tutela della privacy e al rispetto delle normative sulla protezione dei dati.
Cosa rende intelligente la soluzione Syntho?
Syntho utilizza la potenza dell'intelligenza artificiale per consentirti di deidentificare in modo intelligente! Nel nostro approccio alla deidentificazione, utilizziamo soluzioni intelligenti su tre elementi fondamentali. In primo luogo, viene data priorità all'efficienza attraverso l'uso del nostro scanner PII, risparmiando tempo e riducendo al minimo lo sforzo manuale. In secondo luogo, garantiamo che l’integrità referenziale venga preservata applicando una mappatura coerente. Infine, l'adattabilità si ottiene attraverso l'utilizzo dei nostri Mocker.
Identifica automaticamente le PII con il nostro scanner PII basato sull'intelligenza artificiale
Mitiga il lavoro manuale e utilizza il nostro scanner PII per identificare le colonne nel tuo database contenenti informazioni di identificazione personale (PII) dirette con la potenza dell'intelligenza artificiale.
Sostituisci PII sensibili, PHI e altri identificatori
Sostituisci PII sensibili, PHI e altri identificatori con rappresentativi Dati simulati sintetici che seguono logiche e modelli aziendali.
Preserva l'integrità referenziale in un intero ecosistema di dati relazionali
Preserva l'integrità referenziale con mappatura coerente in un intero ecosistema di dati per abbinare i dati tra processi, database e sistemi di dati sintetici.
Quali sono i casi d'uso tipici per la deidentificazione?
La deidentificazione comporta la modifica o la rimozione delle informazioni di identificazione personale (PII) da set di dati e/o database esistenti. È particolarmente efficace per i casi d'uso che coinvolgono più tabelle relazionali, database e/o sistemi e viene comunemente applicato nei casi d'uso dei dati di test.
Dati di test per ambienti non di produzione
Fornisci e rilascia soluzioni software all'avanguardia più velocemente e con una qualità superiore con dati di test rappresentativi.
Dati demo
Stupisci i tuoi potenziali clienti con demo di prodotti di livello superiore, personalizzate con dati rappresentativi.
Come posso utilizzare le soluzioni di deidentificazione intelligente di Syntho?
Configura facilmente l'anonimizzazione all'interno della nostra piattaforma con opzioni intuitive su misura per le tue esigenze. Che tu ti concentri su intere tabelle o su colonne specifiche al loro interno, la nostra piattaforma offre funzionalità di configurazione fluide.
Per l'anonimizzazione a livello di tabella, trascina semplicemente le tabelle dal database relazionale nella sezione di anonimizzazione nell'area di lavoro.
Deidentificazione a livello di database
Per l'anonimizzazione a livello di database, trascina semplicemente le tabelle dal database relazionale nella sezione di anonimizzazione nell'area di lavoro.
Anonimizzazione a livello di colonna
Per applicare l'anonimizzazione a un livello più granulare o a livello di colonna, apri una tabella, scegli la colonna specifica che desideri anonimizzare e applica facilmente un mocker. Semplifica il processo di protezione dei dati con le nostre funzionalità di configurazione intuitive.
Salva ora la tua guida ai dati sintetici!
- Cosa sono i dati sintetici?
- Perché le organizzazioni lo usano?
- Casi cliente di dati sintetici a valore aggiunto
- Come iniziare
