Akıllı Kimlik Gizleme
Kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) kaldırarak veya değiştirerek hassas bilgileri koruyun
Giriş Kimlik Gizleme
Kimliksizleştirme Nedir?
Kimlik gizleme, kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) bir veri kümesinden veya veritabanından kaldırarak veya değiştirerek hassas bilgileri korumak için kullanılan bir işlemdir.
Kuruluşlar neden Kimlik Gizlemeyi kullanıyor?
Çok sayıda kuruluş hassas bilgileri ele alıyor ve bu nedenle korumaya ihtiyaç duyuyor. Amaç, mahremiyetin arttırılması ve bireylerin doğrudan veya dolaylı olarak tespit edilmesi riskinin azaltılmasıdır. Kimlik gizleme, test ve geliştirme amaçları gibi veri kullanımını gerektiren senaryolarda, gizliliğin korunmasına ve veri koruma düzenlemelerine bağlı kalınmasına odaklanılarak sıklıkla kullanılır.
Syntho'nun çözümünü akıllı kılan nedir?
Syntho, akıllı kimliğinizi gizlemenize olanak sağlamak için yapay zekanın gücünden yararlanır! Kimliksizleştirme yaklaşımımızda üç temel unsur üzerinde akıllı çözümler kullanıyoruz. İlk olarak, PII Tarayıcımızın kullanımıyla verimliliğe öncelik verilerek zamandan tasarruf edilir ve manuel çaba en aza indirilir. İkinci olarak tutarlı haritalama uygulayarak referans bütünlüğünün korunmasını sağlıyoruz. Son olarak, Şakacıların kullanımıyla uyum sağlanabilirlik elde edilir.
Yapay zeka destekli PII Tarayıcımızla PII'yi otomatik olarak tanımlayın
Manuel çalışmayı azaltın ve kişisel bilgi tarayıcı Yapay zekanın gücüyle doğrudan Kişisel Tanımlayıcı Bilgiler (PII) içeren veri tabanınızdaki sütunları tanımlamak için.
Hassas PII, PHI ve diğer tanımlayıcıları değiştirin
Hassas PII, PHI ve diğer tanımlayıcıları temsilciyle değiştirin Sentetik Sahte Veriler iş mantığını ve kalıplarını takip eden.
İlişkisel veri ekosisteminin tamamında referans bütünlüğünü koruyun
Referans bütünlüğünü koruyun tutarlı haritalama Sentetik veri işleri, veritabanları ve sistemler genelinde verileri eşleştirmek için tüm veri ekosisteminde.
Kimlik gizlemeye yönelik tipik kullanım durumları nelerdir?
Kimlik gizleme, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) mevcut veri kümelerinden ve/veya veritabanlarından değiştirilmesini veya kaldırılmasını gerektirir. Çoklu ilişkisel tabloları, veritabanlarını ve/veya sistemleri içeren kullanım durumları için özellikle etkilidir ve test verileri kullanım durumlarında yaygın olarak uygulanır.
Üretim dışı ortamlar için verileri test edin
Temsili test verileriyle en son teknolojiye sahip yazılım çözümlerini daha hızlı ve daha yüksek kalitede sunun ve yayınlayın.
Demo verileri
Temsili verilerle uyarlanmış ileri düzey ürün demolarıyla potansiyel müşterilerinizi şaşırtın.
Syntho'nun Akıllı Kimlik Tanımlama çözümlerinden nasıl yararlanabilirim?
İhtiyaçlarınıza göre uyarlanmış kullanıcı dostu seçeneklerle kimlik gizlemeyi platformumuzda zahmetsizce yapılandırın. İster tabloların tamamına ister içindeki belirli sütunlara odaklanın, platformumuz kusursuz yapılandırma yetenekleri sağlar.
Tablo düzeyinde kimlik gizleme için, tabloları ilişkisel veritabanınızdan çalışma alanındaki kimlik gizleme bölümüne sürüklemeniz yeterlidir.
Veritabanı düzeyinde kimlik gizleme
Veritabanı düzeyinde kimlik gizleme için, ilişkisel veritabanınızdaki tabloları çalışma alanındaki kimlik gizleme bölümüne sürüklemeniz yeterlidir.
Sütun düzeyinde kimlik gizleme
Kimlik gizlemeyi daha ayrıntılı bir düzeyde veya sütun düzeyinde uygulamak için bir tablo açın, kimliğini gizlemek istediğiniz belirli sütunu seçin ve zahmetsizce bir taklitçi uygulayın. Sezgisel yapılandırma özelliklerimizle veri koruma sürecinizi kolaylaştırın.
Sentetik veri kılavuzunuzu şimdi kaydedin!
- Sentetik veri nedir?
- Kuruluşlar neden kullanıyor?
- Değer katan sentetik veri müşteri vakaları
- Nasıl başlanır
