Privacy Analytics Eclipse Reseñas y Detalles 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.

VGS es el enfoque moderno para la seguridad de datos. Su solución SaaS te ofrece todos los beneficios de interactuar con datos sensibles y regulados sin la responsabilidad de asegurarlos.

IBM InfoSphere Optim Data Privacy protege la privacidad y apoya el cumplimiento utilizando capacidades extensas para desidentificar información sensible en aplicaciones, bases de datos y sistemas operativos.

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 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.