ჭკვიანი დეიდენტიფიკაცია და სინთეზირება
გამოიყენეთ ჩვენი საუკეთესო პრაქტიკული გადაწყვეტილებები ტესტის მონაცემების გენერირებისთვის, რომლებიც ასახავს წარმოების მონაცემებს ყოვლისმომცველი ტესტირებისა და განვითარების წარმომადგენლობით სცენარებში.
ორიგინალური პერსონალური მონაცემების სატესტო მონაცემების გამოყენება დაუშვებელია
ტესტირება და განვითარება წარმომადგენლობითი ტესტის მონაცემებით აუცილებელია უახლესი გადაწყვეტილებების მისაწოდებლად. ორიგინალური წარმოების მონაცემების გამოყენება აშკარად ჩანს, მაგრამ ხშირად რთულია, რადგან მისი გამოყენება უბრალოდ შეუძლებელია, რადგან:
- შეიცავს (კონფიდენციალურობის) სენსიტიურ ინფორმაციას,
- შეზღუდულია, მწირია ან აკლია მონაცემები
- ან საერთოდ არ არსებობს.
ეს იწვევს მრავალი ორგანიზაციის გამოწვევას ტესტის მონაცემების სწორად მიღებაში. ამრიგად, Syntho მხარს უჭერს ყველა საუკეთესო პრაქტიკულ გადაწყვეტილებას თქვენი ტესტის მონაცემების სწორად დასადგენად.
საუკეთესო პრაქტიკა წარმომადგენლობითი ტესტის მონაცემებისთვის: ჭკვიანი დეიდენტიფიკაცია და სინთეზირება
ჭკვიანი დე-იდენტიფიკაცია
რა არის ჭკვიანი დეიდენტიფიკაცია
დეიდენტიფიკაცია არის პროცესი, რომელიც გამოიყენება სენსიტიური ინფორმაციის დასაცავად მონაცემთა ბაზიდან ან მონაცემთა ბაზიდან პერსონალური იდენტიფიცირებადი ინფორმაციის (PII) ამოღებით ან შეცვლით.
როდის გამოვიყენოთ Smart De-identification როგორც ტესტის მონაცემი?
დეიდენტიფიკაცია ხშირად გამოიყენება, როდესაც წარმოების მონაცემები ხელმისაწვდომია, როგორც საწყისი წერტილი. დეიდენტიფიკაცია გამოიყენება მონაცემთა ბაზიდან ან მონაცემთა ბაზიდან სენსიტიური ინფორმაციის ამოსაღებად ან შესაცვლელად, რათა შეესაბამებოდეს მონაცემთა კონფიდენციალურობის რეგულაციებს, რადგან პერსონალური მონაცემების გამოყენება დაუშვებელია კონფიდენციალურობის წესების მიხედვით (როგორიცაა GDPR).
PII ავტომატურად იდენტიფიცირება ჩვენი AI-ზე მომუშავე PII სკანერით
შეამცირეთ ხელით მუშაობა და გამოიყენეთ ჩვენი PII სკანერი თქვენს მონაცემთა ბაზაში სვეტების იდენტიფიცირება, რომლებიც შეიცავს პირდაპირ პერსონალურად იდენტიფიცირებულ ინფორმაციას (PII) AI-ის ძალით.
ჩაანაცვლეთ მგრძნობიარე PII, PHI და სხვა იდენტიფიკატორები
ჩაანაცვლეთ მგრძნობიარე PII, PHI და სხვა იდენტიფიკატორები წარმომადგენლობით სინთეტიკური იმიტირებული მონაცემები რომელიც მიჰყვება ბიზნეს ლოგიკასა და შაბლონებს.
შეინარჩუნეთ რეფერენციული მთლიანობა მთელ რელაციურ მონაცემთა ეკოსისტემაში
რეფერენციული მთლიანობის შენარჩუნება თანმიმდევრული რუქა მთელ მონაცემთა ეკოსისტემაში მონაცემების შესატყვისი სინთეზური მონაცემების სამუშაოებში, მონაცემთა ბაზებსა და სისტემებში.
სინთეტიკური მონაცემების გენერირება
რა არის მონაცემთა სინთეზი?
სინთეზირება მიზნად ისახავს ხელოვნურად წარმოქმნილი სინთეზური მონაცემების შექმნას და რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ალტერნატივას ემსახურება.
როდის უნდა მოხდეს სინთეზირება, როგორც ტესტის მონაცემები?
სინთეზირება ხშირად გამოიყენება, როდესაც წარმოების მონაცემები შეზღუდულია, მწირია, აკლია მონაცემები ან საერთოდ არ არსებობს, როგორც საწყისი წერტილი. ახალი მონაცემები ხელოვნურად გენერირდება და რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ალტერნატივას ემსახურება.
ჩაანაცვლეთ მგრძნობიარე PII, PHI და სხვა იდენტიფიკატორები
შექმენით სინთეზური მონაცემები წინასწარ განსაზღვრულ წესებსა და შეზღუდვებზე დაყრდნობით
მიბაძეთ ორიგინალური მონაცემების სტატისტიკურ ნიმუშებს სინთეზურ მონაცემებში ხელოვნური ინტელექტის ძალით
როგორ შეიძლება გამოიყენო Smart De-identification და სინთეზური მონაცემები Syntho-ით?
კონფიგურაცია მარტივად!
ჭკვიანი დეიდენტიფიკაციიდან სინთეტიზაციამდე, Syntho Engine მხარს უჭერს ყველა საუკეთესო პრაქტიკულ გადაწყვეტილებას თქვენი ტესტის მონაცემების სწორად მისაღებად. დააკონფიგურირეთ ყველა საუკეთესო პრაქტიკის ტესტის მონაცემთა გადაწყვეტილებები ჩვენს პლატფორმაში, თქვენს საჭიროებებზე მორგებული მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი ვარიანტებით. ჭკვიანი დეიდენტიფიკაციიდან სინთეტიზაციამდე, უბრალოდ გადაიტანეთ სამიზნე ცხრილი სამუშაო სივრცეში სასურველ განყოფილებაში. ასევე მხარდაჭერილია გადაწყვეტილებების კომბინირება.
შეინახეთ თქვენი სინთეტიკური მონაცემების სახელმძღვანელო ახლავე!
- რა არის სინთეზური მონაცემები?
- რატომ იყენებენ ორგანიზაციები მას?
- ღირებულების დამამატებელი სინთეზური მონაცემების კლიენტის შემთხვევები
- როგორ დავიწყოთ
