Top 10 Alternativas y Competidores de Privacy Analytics Eclipse

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Si estás considerando Privacy Analytics Eclipse, también puedes investigar alternativas o competidores similares para encontrar la mejor solución. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Privacy Analytics Eclipse incluyen fiabilidad y facilidad de uso. La mejor alternativa general a Privacy Analytics Eclipse es Privacy1. Otras aplicaciones similares a Privacy Analytics Eclipse son VGS Platform, IBM InfoSphere Optim Data Privacy, Informatica Data Security Cloud, y Tumult Analytics. Se pueden encontrar Privacy Analytics Eclipse alternativas en Herramientas de Desidentificación de Datos pero también pueden estar en Software de enmascaramiento de datos o en Software de Gestión de Privacidad de Datos.

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Mejores alternativas gratuitas y pagadas para Privacy Analytics Eclipse

Privacy1
VGS Platform
IBM InfoSphere Optim Data Privacy
Informatica Data Security Cloud
Tumult Analytics
Tonic.ai
Privacy Vault
Kiprotect

10 Principales alternativas a Privacy Analytics Eclipse recientemente reseñadas por la comunidad de G2

Explore las opciones a continuación. Basado en datos de revisores, puede ver cómo Privacy Analytics Eclipse se compara con la competencia, revise las reseñas de usuarios actuales y anteriores en industrias como Seguridad de Redes y Computadoras y Educación superior, y encuentre el mejor producto para su negocio.

Privacy1

Por Privacy1

4.4/5

(91)

Descripción del producto

La solución de Protección de Datos de Confianza Cero de Privacy1 ofrece un enfoque integral para salvaguardar los datos personales aplicando seguridad consciente de la privacidad directamente a los activos de datos. Este método cambia el enfoque de las defensas perimetrales tradicionales a una estrategia centrada en los datos, asegurando que la información sensible permanezca protegida independientemente de su ubicación dentro del sistema. Al cifrar los datos e implementar controles de acceso específicos para cada propósito, Privacy1 permite a las organizaciones gestionar el acceso a los datos basándose en propósitos legales, sistemas aprobados y personal autorizado. Este enfoque no solo mejora la seguridad de los datos, sino que también asegura el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y construye confianza con los clientes. Características y Funcionalidad Clave: - Protección Consistente: Mantiene un nivel uniforme de seguridad de datos a medida que la información se mueve a través de varios sistemas, independientemente de las diferentes medidas de seguridad perimetral. - Control de Propósito: Permite el acceso a datos personales sensibles únicamente para propósitos legales específicos, asegurando que el uso de los datos se alinee con las políticas organizacionales y los requisitos regulatorios. - Conciencia de Privacidad: Integra consideraciones de privacidad en la protección de datos, permitiendo el control sobre el uso de los datos en toda la organización desde un punto de vista legal. - Cifrado de Datos: Asegura que los datos estén cifrados, haciéndolos accesibles solo para sistemas y usuarios legítimos para propósitos autorizados, tanto en reposo como durante el tránsito. - Gestión Automatizada de Derechos de Privacidad: Facilita la automatización de las solicitudes de derechos de los sujetos de datos, como acceso, borrado y gestión de consentimiento, reduciendo la carga manual y mejorando el cumplimiento. Valor Principal y Problema Resuelto: La Protección de Datos de Confianza Cero de Privacy1 aborda el desafío crítico de las violaciones de datos y el acceso no autorizado implementando un modelo de seguridad centrado en los datos. Al cifrar los datos y aplicar controles de acceso específicos para cada propósito, asegura que incluso si las defensas perimetrales son comprometidas, los datos permanezcan ilegibles y seguros. Esta solución no solo mitiga el riesgo de uso indebido de los datos, sino que también simplifica el cumplimiento de las regulaciones de privacidad, reduce los costos operativos asociados con los procesos manuales de protección de datos y mejora la confianza del cliente al demostrar un compromiso con la privacidad y seguridad de los datos.

Categorías en común con Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificación de Datos

VGS Platform

Por Very Good Security

4.7/5

(47)

Descripción del producto

Categorías en común con Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificación de Datos

IBM InfoSphere Optim Data Privacy

Por IBM

4.6/5

(48)

Descripción del producto

Categorías en común con Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificación de Datos

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Tumult Analytics

Por Tumult Labs, Inc.

4.4/5

(38)

Descripción del producto

Tumult Analytics es una biblioteca de Python de código abierto que facilita y asegura el uso de la privacidad diferencial; permitiendo a las organizaciones liberar de manera segura resúmenes estadísticos de datos sensibles. Tumult Analytics está en funcionamiento en producción en instituciones como la Oficina del Censo de los EE. UU., la Fundación Wikimedia y el Servicio de Impuestos Internos. Es fácil de usar, puede escalar a conjuntos de datos con miles de millones de filas, se integra con herramientas comunes de ciencia de datos y admite funciones avanzadas para maximizar el valor extraído de los datos protegidos.

Categorías en común con Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificación de Datos

Tonic.ai

Por Tonic.ai

4.2/5

(37)

Descripción del producto

Tonic.ai libera a los desarrolladores para construir con datos sintéticos seguros y de alta fidelidad para acelerar la innovación en software e inteligencia artificial mientras protege la privacidad de los datos. A través de soluciones líderes en la industria para la síntesis de datos, desidentificación y creación de subconjuntos, nuestros productos permiten el acceso bajo demanda a datos realistas estructurados, semiestructurados y no estructurados para el desarrollo de software, pruebas y entrenamiento de modelos de IA. La suite de productos incluye: - Tonic Fabricate para datos sintéticos impulsados por IA desde cero - Tonic Structural para la gestión moderna de datos de prueba - Tonic Textual para la redacción y síntesis de datos no estructurados. Desbloquea la innovación, elimina colisiones en las pruebas, acelera tu velocidad de ingeniería y lanza mejores productos, todo mientras proteges la privacidad de los datos.

Categorías en común con Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificación de Datos