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Die Zero Trust Data Protection-Lösung von Privacy1 bietet einen umfassenden Ansatz zum Schutz persönlicher Daten, indem sie datenschutzbewusste Sicherheit direkt auf die Datenressourcen anwendet. Diese Methode verlagert den Fokus von traditionellen Perimeterverteidigungen hin zu einer datenzentrierten Strategie, die sicherstellt, dass sensible Informationen unabhängig von ihrem Standort im System geschützt bleiben. Durch die Verschlüsselung von Daten und die Implementierung zweckgebundener Zugriffskontrollen ermöglicht Privacy1 Organisationen, den Datenzugriff basierend auf rechtlichen Zwecken, genehmigten Systemen und autorisiertem Personal zu verwalten. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Datensicherheit, sondern stellt auch die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicher und baut Vertrauen bei den Kunden auf. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Konsistenter Schutz: Gewährleistet ein einheitliches Maß an Datensicherheit, während Informationen über verschiedene Systeme hinweg bewegt werden, unabhängig von unterschiedlichen Perimetersicherheitsmaßnahmen. - Zweckkontrolle: Ermöglicht den Zugriff auf sensible persönliche Daten ausschließlich für spezifische rechtliche Zwecke, um sicherzustellen, dass die Datennutzung mit den organisatorischen Richtlinien und regulatorischen Anforderungen übereinstimmt. - Datenschutzbewusstsein: Integriert Datenschutzüberlegungen in den Datenschutz, wodurch die Kontrolle über die Datennutzung im gesamten Unternehmen aus rechtlicher Sicht ermöglicht wird. - Datenverschlüsselung: Stellt sicher, dass Daten verschlüsselt sind und nur für legitime Systeme und Benutzer für autorisierte Zwecke zugänglich sind, sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung. - Automatisiertes Management von Datenschutzrechten: Erleichtert die Automatisierung von Anfragen zu Betroffenenrechten, wie Zugang, Löschung und Einwilligungsmanagement, reduziert den manuellen Aufwand und verbessert die Compliance. Primärer Wert und gelöstes Problem: Die Zero Trust Data Protection von Privacy1 adressiert die kritische Herausforderung von Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff, indem sie ein datenzentriertes Sicherheitsmodell implementiert. Durch die Verschlüsselung von Daten und die Durchsetzung zweckgebundener Zugriffskontrollen wird sichergestellt, dass selbst wenn Perimeterverteidigungen kompromittiert werden, die Daten unlesbar und sicher bleiben. Diese Lösung mindert nicht nur das Risiko von Datenmissbrauch, sondern vereinfacht auch die Einhaltung von Datenschutzvorschriften, reduziert die Betriebskosten, die mit manuellen Datenschutzprozessen verbunden sind, und stärkt das Vertrauen der Kunden, indem sie ein Engagement für Datenschutz und Sicherheit demonstriert.

IBM InfoSphere Optim Data Privacy schützt die Privatsphäre und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften durch umfangreiche Funktionen zur De-Identifizierung sensibler Informationen in Anwendungen, Datenbanken und Betriebssystemen.

VGS ist der moderne Ansatz für Datensicherheit. Seine SaaS-Lösung bietet Ihnen alle Vorteile der Interaktion mit sensiblen und regulierten Daten, ohne die Haftung für deren Sicherung.

Informatica Data Security Cloud is a comprehensive solution designed to protect sensitive and private data, enhance compliance, and enforce data usage policies without requiring changes to existing applications. By leveraging advanced data masking and anonymization techniques, it ensures that critical information remains secure across various environments, including testing, development, analytics, and customer experience programs. This cloud-native service integrates seamlessly with Informatica's Intelligent Data Management Cloud, providing a holistic approach to data governance and privacy. Key Features and Functionality: - Cloud Data Masking: De-identifies and anonymizes sensitive data to prevent unauthorized access, supporting compliance and data security initiatives. - High-Performance Data Masking: Centrally manages and scales masking processes for large data volumes across diverse data stores and locations. - Robust Data Masking and Encryption: Utilizes various techniques such as substitution, format-preserving encryption (FPE, blurring, sequential, and randomization to protect data. - Broad Connectivity and Custom Application Support: Supports data masking across multiple formats and a wide range of databases, mainframes, and applications. - Automated Data Discovery: Identifies sensitive data locations quickly, ensuring consistent masking across databases. - Self-Service Data Warehouse: Stores, augments, shares, and reuses test datasets to improve testers’ efficiency. - Data Subset: Provisions smaller datasets to minimize infrastructure requirements and enhance performance. - Monitoring and Reporting: Engages risk, compliance, and audit teams to align with data governance initiatives. Primary Value and User Solutions: Informatica Data Security Cloud addresses the critical need for organizations to protect sensitive data while maintaining operational efficiency. By anonymizing and de-sensitizing data, it reduces the risk of data breaches and ensures compliance with data privacy regulations. The solution's ability to manage and scale data masking processes across various environments allows businesses to securely utilize data in testing, development, analytics, and customer experience initiatives without compromising data integrity or security. This empowers organizations to confidently share and use data, fostering innovation and informed decision-making.

Tumult Analytics ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die es einfach und sicher macht, Differential Privacy zu nutzen; sie ermöglicht es Organisationen, statistische Zusammenfassungen sensibler Daten sicher zu veröffentlichen. Tumult Analytics wird in Produktionsumgebungen bei Institutionen wie dem U.S. Census Bureau, der Wikimedia Foundation und dem Internal Revenue Service eingesetzt. Es ist einfach zu verwenden, kann auf Datensätze mit Milliarden von Zeilen skalieren, integriert sich mit gängigen Data-Science-Tools und unterstützt erweiterte Funktionen, um den Wert der geschützten Daten zu maximieren.