სინთეტიკური იმიტირებული მონაცემები
ჩაანაცვლეთ მგრძნობიარე PII, PHI და სხვა იდენტიფიკატორები
შესავალი Synthetic Mock Data
რა არის Synthetic Mock Data?
ჩაანაცვლეთ მგრძნობიარე PII, PHI და სხვა იდენტიფიკატორები წარმომადგენლობითი სინთეტიკური იმიტირებული მონაცემებით, რომლებიც მიჰყვება ბიზნეს ლოგიკასა და შაბლონებს.
რა არის PII, PHI და რა არის იდენტიფიკატორები?
PII ნიშნავს პერსონალურ იდენტიფიცირებულ ინფორმაციას. PHI ნიშნავს პირადი ჯანმრთელობის ინფორმაციას და არის PII-ის გაფართოებული ვერსია, რომელიც განკუთვნილია ჯანმრთელობის ინფორმაციისთვის. ორივე PII და PHI არის იდენტიფიკატორები და ეხება ნებისმიერ ინფორმაციას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პიროვნების პირადობის პირდაპირ განასხვავებლად ან მისაკვლევად. აქ იდენტიფიკატორებით მხოლოდ ერთი ადამიანი იზიარებს ამ თვისებას.
PII, PHI და იდენტიფიკატორების მაგალითები
- სახელი
- გვარი
- ტელეფონის ნომერი
- სოციალური დაცვის ნომერი, SSN
- ბანკის ნომერი და ა.შ.
რატომ იყენებენ ორგანიზაციები დამცინავებს?
PII, PHI და სხვა პირდაპირი იდენტიფიკატორები მგრძნობიარეა და მათი დაფიქსირება შესაძლებელია ხელით ან ავტომატურად ჩვენი PII სკანერით დროის დაზოგვისა და ხელით მუშაობის შესამცირებლად. ამის შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ Mockers რეალური მნიშვნელობების იმიტირებული მნიშვნელობებით ჩანაცვლების მიზნით, მონაცემების დეიდენტიფიკაციისა და კონფიდენციალურობის გასაუმჯობესებლად.
რომელ დამცინავებს უჭერს მხარს Syntho?
Syntho მხარს უჭერს +150 სხვადასხვა დამცინავს
Syntho მხარს უჭერს +150 სხვადასხვა დამცინავს, რომლებიც ასევე ხელმისაწვდომია სხვადასხვა ენასა და ანბანში. Syntho მხარს უჭერს ნაგულისხმევ დამცინავებს, როგორიცაა სახელი, გვარი, ტელეფონის ნომრები, მაგრამ ასევე უფრო მოწინავე დამცინავები იმიტირებული მონაცემების შესაქმნელად, რომლებიც შეიძლება დაიცვას თქვენი განსაზღვრული ბიზნეს წესები.
მოწინავე დამცინავები
ჩვენი პლატფორმა გთავაზობთ მრავალფეროვან მოწინავე დამცინავებს, რომლებსაც შეუძლიათ სინთეტიკური მონაცემების წარმოება ნულიდან ან წინასწარ განსაზღვრული წესების დაცვით. ეს მოწინავე დამცინავები გვთავაზობენ პერსონალიზაციის ვარიანტებს, რაც საშუალებას გაძლევთ მორგოთ კონკრეტული გამოყენების შემთხვევებს ან სცენარებს, რაც მათ მრავალმხრივ და ძლიერად აქცევს წესებზე დაფუძნებული სინთეზური მონაცემებისთვის. ეს უზრუნველყოფს ჭკვიან გადაწყვეტას ავთენტური გარეგნობის მონაცემების მნიშვნელოვანი მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად, იდეალურია ტესტირებისა და განვითარების მიზნებისთვის.
გაქვთ რაიმე შეკითხვა?
ესაუბრეთ ჩვენს ჯანდაცვის ერთ-ერთ ექსპერტს
სინთეტიკური იმიტირებული მონაცემები 3 ნაბიჯში
თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გამოიყენოთ დამცინავები ჩვენი ადვილად გამოსაყენებელი პლატფორმის მეშვეობით. ჩვენს პლატფორმაში, ჩვენ გვაქვს დამცინავების გამოყენების ორი განსხვავებული გზა, ან სამუშაოს კონფიგურაციის ჩანართის მეშვეობით, ან PII ჩანართის მეშვეობით.
1. იდენტიფიცირება PII
დაასკანირეთ PII ავტომატურად ჩვენი ხელოვნური ინტელექტის მქონე PII სკანერით ან დაასახელეთ სვეტები, რომელთა დაცინვაც გსურთ.
2. აირჩიეთ Mockers
აირჩიეთ შემოთავაზებული დამცინავი ჩვენი PII სკანერით ან დააკონფიგურიროთ დამცინავები სვეტის დონეზე.
3. გამოიყენეთ Mocker
დაადასტურეთ, რომ გამოიყენოთ არჩეული დამცინავი სვეტზე PII ან სამუშაოს კონფიგურაციის ჩანართის მეშვეობით.
შეინახეთ თქვენი სინთეტიკური მონაცემების სახელმძღვანელო ახლავე!
- რა არის სინთეზური მონაცემები?
- რატომ იყენებენ ორგანიზაციები მას?
- ღირებულების დამამატებელი სინთეზური მონაცემების კლიენტის შემთხვევები
- როგორ დავიწყოთ
