Recensioni e Dettagli del Prodotto FieldShield

IBM InfoSphere Optim Data Privacy protegge la privacy e supporta la conformità utilizzando ampie capacità per de-identificare le informazioni sensibili attraverso applicazioni, database e sistemi operativi.

VGS è l'approccio moderno alla sicurezza dei dati. La sua soluzione SaaS ti offre tutti i vantaggi di interagire con dati sensibili e regolamentati senza la responsabilità di proteggerli.

Informatica Data Security Cloud è una soluzione completa progettata per proteggere i dati sensibili e privati, migliorare la conformità e applicare le politiche di utilizzo dei dati senza richiedere modifiche alle applicazioni esistenti. Sfruttando tecniche avanzate di mascheramento e anonimizzazione dei dati, garantisce che le informazioni critiche rimangano sicure in vari ambienti, inclusi test, sviluppo, analisi e programmi di esperienza del cliente. Questo servizio nativo del cloud si integra perfettamente con l'Intelligent Data Management Cloud di Informatica, fornendo un approccio olistico alla governance e alla privacy dei dati. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Mascheramento dei Dati nel Cloud: De-identifica e anonimizza i dati sensibili per prevenire accessi non autorizzati, supportando iniziative di conformità e sicurezza dei dati. - Mascheramento dei Dati ad Alte Prestazioni: Gestisce e scala centralmente i processi di mascheramento per grandi volumi di dati attraverso diversi archivi e località. - Mascheramento e Crittografia dei Dati Robusti: Utilizza varie tecniche come la sostituzione, la crittografia che preserva il formato (FPE), l'offuscamento, la sequenzializzazione e la randomizzazione per proteggere i dati. - Ampia Connettività e Supporto per Applicazioni Personalizzate: Supporta il mascheramento dei dati attraverso più formati e una vasta gamma di database, mainframe e applicazioni. - Scoperta Automatica dei Dati: Identifica rapidamente le posizioni dei dati sensibili, garantendo un mascheramento coerente tra i database. - Data Warehouse Self-Service: Archivia, aumenta, condivide e riutilizza i dataset di test per migliorare l'efficienza dei tester. - Sottinsieme di Dati: Fornisce dataset più piccoli per minimizzare i requisiti infrastrutturali e migliorare le prestazioni. - Monitoraggio e Reporting: Coinvolge i team di rischio, conformità e audit per allinearsi con le iniziative di governance dei dati. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Informatica Data Security Cloud affronta la necessità critica per le organizzazioni di proteggere i dati sensibili mantenendo l'efficienza operativa. Anonimizzando e de-sensibilizzando i dati, riduce il rischio di violazioni dei dati e garantisce la conformità con le normative sulla privacy dei dati. La capacità della soluzione di gestire e scalare i processi di mascheramento dei dati in vari ambienti consente alle aziende di utilizzare in modo sicuro i dati in iniziative di test, sviluppo, analisi e esperienza del cliente senza compromettere l'integrità o la sicurezza dei dati. Questo consente alle organizzazioni di condividere e utilizzare i dati con fiducia, promuovendo l'innovazione e decisioni informate.

Tonic.ai libera gli sviluppatori per costruire con dati sintetici sicuri e ad alta fedeltà per accelerare l'innovazione software e AI proteggendo al contempo la privacy dei dati. Attraverso soluzioni leader del settore per la sintesi dei dati, la de-identificazione e il subsetting, i nostri prodotti consentono l'accesso on-demand a dati realistici strutturati, semi-strutturati e non strutturati per lo sviluppo software, il testing e l'addestramento di modelli AI. La suite di prodotti include: - Tonic Fabricate per dati sintetici alimentati da AI da zero - Tonic Structural per la gestione moderna dei dati di test - Tonic Textual per la redazione e la sintesi di dati non strutturati. Sblocca l'innovazione, elimina le collisioni nei test, accelera la tua velocità di ingegneria e consegna prodotti migliori, il tutto proteggendo la privacy dei dati.

Tumult Analytics è una libreria Python avanzata e open-source progettata per facilitare l'implementazione della privacy differenziale nell'analisi dei dati. Consente alle organizzazioni di generare riepiloghi statistici da dataset sensibili garantendo al contempo la privacy individuale. Affidato da istituzioni come l'Ufficio del Censimento degli Stati Uniti, la Fondazione Wikimedia e l'Agenzia delle Entrate, Tumult Analytics offre una soluzione robusta e scalabile per l'analisi dei dati preservando la privacy. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Robusto e Pronto per la Produzione: Sviluppato e mantenuto da un team di esperti in privacy differenziale, Tumult Analytics è costruito per ambienti di produzione ed è stato implementato da importanti istituzioni. - Scalabile: Operando su Apache Spark, elabora efficientemente dataset contenenti miliardi di righe, rendendolo adatto per compiti di analisi dei dati su larga scala. - API Facili da Usare: La piattaforma fornisce API Python familiari agli utenti di Pandas e PySpark, facilitando l'adozione e l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti. - Funzionalità Completa: Supporta un'ampia gamma di funzioni di aggregazione, operatori di trasformazione dei dati e definizioni di privacy, permettendo un'analisi dei dati flessibile e potente sotto molteplici modelli di privacy. Valore Primario e Problema Risolto: Tumult Analytics affronta la sfida critica di estrarre preziose intuizioni dai dati sensibili senza compromettere la privacy individuale. Implementando la privacy differenziale, assicura che il rischio di re-identificazione sia minimizzato, permettendo alle organizzazioni di condividere e analizzare i dati in modo responsabile. Questa capacità è particolarmente vitale per i settori che gestiscono informazioni sensibili, come le istituzioni pubbliche, la sanità e la finanza, dove mantenere la privacy dei dati è sia un requisito normativo che un obbligo etico.