Protegrity

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Protegrity bietet feinkörnige Datenschutzfunktionen (Tokenisierung, Verschlüsselung, Maskierung) für sensible Daten und Compliance.

Cloud Protect for Amazon Redshift

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Die Cloud-API bietet einen allgemeinen Tokenisierungs-REST- oder direkten Lambda-Endpunkt, der in Ihren ETL-Workflows wie AWS Glue/Spark, kommerziellen ETL-Tools, benutzerdefinierten Anwendungen usw. verwendet werden kann. Die Cloud-API kann verwendet werden, um Ihre Daten vor der Aufnahme in Amazon Redshift zu schützen, sodass sie immer im Ruhezustand geschützt sind.

Cloud Protect for Snowflake

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Der Snowflake Protector ist ein speziell entwickelter Schutz, der sich nahtlos in Snowflake SQL integriert, um Ihre Daten zu schützen oder zu entsperren. Er wurde auf beeindruckende Geschwindigkeiten mit elastischer Skalierung getestet, um Ihre größten Arbeitslasten zu unterstützen.

Protegrity USA, Inc

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Protegrity USA, Inc. bietet eine umfassende Datenplattform zum Schutz sensibler Informationen in hybriden Cloud-, Multi-Cloud- und On-Premises-Umgebungen. Durch die Implementierung von fein abgestuften Sicherheitsmaßnahmen wie Tokenisierung, Verschlüsselung und dynamischer Datenmaskierung ermöglicht Protegrity Organisationen, Daten im Ruhezustand, während der Übertragung und bei der Nutzung zu schützen. Dieser Ansatz gewährleistet die Einhaltung globaler Vorschriften wie GDPR, HIPAA und PCI DSS, während Unternehmen ihre Daten für fortschrittliche Analysen, KI und maschinelles Lernen nutzen können, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenentdeckung und Klassifizierung: Nutzt maschinelles Lernen und regelbasierte Klassifizierung, um sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Quellen zu identifizieren und zu kategorisieren. - Zentrales Richtlinienmanagement: Ermöglicht die Definition und Durchsetzung von Zugriffs- und Schutzrichtlinien basierend auf Rollen, Regionen oder Datentypen, um konsistente Sicherheitsmaßnahmen über Systeme hinweg sicherzustellen. - Schutz auf Feldebene: Wendet Tokenisierung, Verschlüsselung oder Maskierung auf Feldebene über verschiedene Durchsetzungspunkte an, einschließlich nativer Integrationen, Proxys oder SDKs. - Datenanonymisierung: Unterstützt Analysen und KI durch Anonymisierung oder Generierung synthetischer Daten, wobei ein Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Datennutzen gewahrt wird. - Multi-Cloud-Unterstützung: Bietet einheitliche Datensicherheit in Multi-Cloud-Umgebungen und integriert sich mit Plattformen wie Snowflake, Amazon Redshift und Google Cloud Platform. Primärer Wert und gelöstes Problem: Die Plattform von Protegrity adressiert die kritische Herausforderung, sensible Daten zu sichern und gleichzeitig ihre Nutzbarkeit für Geschäftsoperationen zu erhalten. Durch das Angebot einer Reihe von Schutzmethoden und zentralem Richtlinienmanagement ermöglicht sie Organisationen, strenge Datenschutzvorschriften einzuhalten, ohne die Innovation zu behindern. Dies befähigt Unternehmen, ihre Daten sicher und konform für Analysen, KI und maschinelles Lernen zu nutzen, was Wert und Wettbewerbsvorteile schafft.