匿名化は、データセットまたはデータベースから個人を特定できる情報 (PII) を削除または変更することにより、機密情報を保護するために使用されるプロセスです。
多くの組織が機密情報を扱っているため、保護が必要です。目的は、プライバシーを強化し、直接的または間接的に個人が特定されるリスクを軽減することです。匿名化は、プライバシーの保護とデータ保護規制の順守に重点を置き、テストや開発の目的など、データの使用が必要なシナリオで頻繁に利用されます。
Syntho は AI の力を利用して、スマートに匿名化を可能にします。当社の匿名化アプローチでは、3 つの基本要素に関するスマートなソリューションを採用しています。まず、PII スキャナーを使用することで効率が優先され、時間を節約し、手作業を最小限に抑えます。次に、一貫したマッピングを適用することで、参照整合性が確実に保持されます。最後に、モッカーを利用することで適応性が実現します。
匿名化には、既存のデータセットやデータベースからの個人識別情報 (PII) の変更または削除が伴います。これは、複数のリレーショナル テーブル、データベース、システムを含むユース ケースに特に効果的であり、テスト データのユース ケースに一般的に適用されます。
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お客様のニーズに合わせた使いやすいオプションを使用して、当社のプラットフォーム内で匿名化を簡単に構成できます。テーブル全体に焦点を当てている場合でも、テーブル内の特定の列に焦点を当てている場合でも、当社のプラットフォームはシームレスな構成機能を提供します。
テーブルレベルの匿名化の場合は、テーブルをリレーショナル データベースからワークスペースの匿名化セクションにドラッグするだけです。
データベース レベルの匿名化の場合は、テーブルをリレーショナル データベースからワークスペースの匿名化セクションにドラッグするだけです。
より詳細なレベルまたは列レベルで匿名化を適用するには、テーブルを開き、匿名化する特定の列を選択して、モッカーを簡単に適用します。直感的な構成機能を使用して、データ保護プロセスを合理化します。