Top 10 Alternatives et concurrents de Privacy Analytics Eclipse

(3)4.7 sur 5

Recherchez des solutions alternatives à Privacy Analytics Eclipse sur G2, avec de vrais avis d'utilisateurs sur des outils concurrents. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Privacy Analytics Eclipse comprennent facilité d'utilisationetfiabilité. La meilleure alternative globale à Privacy Analytics Eclipse est Privacy1. D'autres applications similaires à Privacy Analytics Eclipse sont VGS PlatformetIBM InfoSphere Optim Data PrivacyetInformatica Data Security CloudetTumult Analytics. Les alternatives à Privacy Analytics Eclipse peuvent être trouvées dans Outils de désidentification des données mais peuvent également être présentes dans Logiciel de masquage de données ou Logiciel de gestion de la confidentialité des données.

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Meilleures alternatives payantes et gratuites à Privacy Analytics Eclipse

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

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Top 10 Alternatives à Privacy Analytics Eclipse récemment évaluées par la communauté G2

Parcourez les options ci-dessous. Basé sur les données des évaluateurs, vous pouvez voir comment Privacy Analytics Eclipse se compare à la concurrence, consulter les avis des utilisateurs actuels et précédents dans des secteurs comme Sécurité informatique et réseauetEnseignement supérieur, et trouver le meilleur produit pour votre entreprise.

Privacy1

Par Privacy1

4.4/5

(91)

Description du produit

La solution de protection des données Zero Trust de Privacy1 offre une approche complète pour protéger les données personnelles en appliquant une sécurité respectueuse de la vie privée directement aux actifs de données. Cette méthode déplace l'accent des défenses périmétriques traditionnelles vers une stratégie centrée sur les données, garantissant que les informations sensibles restent protégées, quel que soit leur emplacement dans le système. En cryptant les données et en mettant en œuvre des contrôles d'accès spécifiques à des fins précises, Privacy1 permet aux organisations de gérer l'accès aux données en fonction des finalités légales, des systèmes approuvés et du personnel autorisé. Cette approche non seulement améliore la sécurité des données, mais garantit également la conformité aux réglementations sur la vie privée et renforce la confiance des clients. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Protection cohérente : Maintient un niveau uniforme de sécurité des données à mesure que les informations se déplacent à travers divers systèmes, indépendamment des mesures de sécurité périmétriques différentes. - Contrôle des finalités : Permet l'accès aux données personnelles sensibles uniquement pour des finalités légales spécifiques, garantissant que l'utilisation des données est conforme aux politiques organisationnelles et aux exigences réglementaires. - Sensibilisation à la vie privée : Intègre les considérations de confidentialité dans la protection des données, permettant le contrôle de l'utilisation des données dans toute l'organisation d'un point de vue légal. - Cryptage des données : Assure que les données sont cryptées, les rendant accessibles uniquement aux systèmes et utilisateurs légitimes pour des finalités autorisées, à la fois au repos et en transit. - Gestion automatisée des droits à la vie privée : Facilite l'automatisation des demandes de droits des sujets de données, telles que l'accès, l'effacement et la gestion du consentement, réduisant la charge manuelle et améliorant la conformité. Valeur principale et problème résolu : La protection des données Zero Trust de Privacy1 répond au défi critique des violations de données et des accès non autorisés en mettant en œuvre un modèle de sécurité centré sur les données. En cryptant les données et en appliquant des contrôles d'accès spécifiques à des fins précises, elle garantit que même si les défenses périmétriques sont compromises, les données restent illisibles et sécurisées. Cette solution non seulement atténue le risque d'utilisation abusive des données, mais simplifie également la conformité aux réglementations sur la vie privée, réduit les coûts opérationnels associés aux processus manuels de protection des données et renforce la confiance des clients en démontrant un engagement envers la confidentialité et la sécurité des données.

Catégories en commun avec Privacy Analytics Eclipse :

Dé-identification des données

VGS Platform

Par Very Good Security

4.7/5

(47)

Description du produit

Catégories en commun avec Privacy Analytics Eclipse :

Dé-identification des données

IBM InfoSphere Optim Data Privacy

Par IBM

4.6/5

(48)

Description du produit

Catégories en commun avec Privacy Analytics Eclipse :

Dé-identification des données

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Tumult Analytics

Par Tumult Labs, Inc.

4.4/5

(38)

Description du produit

Tumult Analytics est une bibliothèque Python open-source qui facilite et sécurise l'utilisation de la confidentialité différentielle ; permettant aux organisations de publier en toute sécurité des résumés statistiques de données sensibles. Tumult Analytics est utilisé en production dans des institutions telles que le Bureau du recensement des États-Unis, la Fondation Wikimedia et le Service des impôts internes. Il est facile à utiliser, il peut s'adapter à des ensembles de données contenant des milliards de lignes, il s'intègre avec des outils de science des données courants, et il prend en charge des fonctionnalités avancées pour maximiser la valeur extraite des données protégées.

Catégories en commun avec Privacy Analytics Eclipse :

Dé-identification des données

Tonic.ai

Par Tonic.ai

4.2/5

(37)

Description du produit

Tonic.ai libère les développeurs pour construire avec des données synthétiques sûres et de haute fidélité afin d'accélérer l'innovation logicielle et l'IA tout en protégeant la confidentialité des données. Grâce à des solutions de pointe pour la synthèse de données, la désidentification et le sous-ensemble, nos produits permettent un accès à la demande à des données réalistes structurées, semi-structurées et non structurées pour le développement logiciel, les tests et la formation de modèles d'IA. La suite de produits comprend : - Tonic Fabricate pour des données synthétiques alimentées par l'IA à partir de zéro - Tonic Structural pour la gestion moderne des données de test - Tonic Textual pour la rédaction et la synthèse de données non structurées. Débloquez l'innovation, éliminez les collisions lors des tests, accélérez votre vitesse d'ingénierie et livrez de meilleurs produits, tout en protégeant la confidentialité des données.

Catégories en commun avec Privacy Analytics Eclipse :

Dé-identification des données