Top 10 Alternative e Competitor di Privacy Analytics Eclipse

Le migliori alternative a 10 a Privacy Analytics Eclipse recentemente recensite dalla comunità G2

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Privacy1
Di Privacy1
4.4/5
(91)
Descrizione del Prodotto
La soluzione di protezione dei dati Zero Trust di Privacy1 offre un approccio completo alla salvaguardia dei dati personali applicando la sicurezza consapevole della privacy direttamente agli asset di dati. Questo metodo sposta l'attenzione dalle difese perimetrali tradizionali a una strategia incentrata sui dati, garantendo che le informazioni sensibili rimangano protette indipendentemente dalla loro posizione all'interno del sistema. Cifrando i dati e implementando controlli di accesso specifici per scopo, Privacy1 consente alle organizzazioni di gestire l'accesso ai dati in base a scopi legali, sistemi approvati e personale autorizzato. Questo approccio non solo migliora la sicurezza dei dati, ma garantisce anche la conformità alle normative sulla privacy e costruisce fiducia con i clienti. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Protezione Consistente: Mantiene un livello uniforme di sicurezza dei dati mentre le informazioni si spostano attraverso vari sistemi, indipendentemente dalle diverse misure di sicurezza perimetrale. - Controllo dello Scopo: Consente l'accesso ai dati personali sensibili esclusivamente per scopi legali specifici, garantendo che l'uso dei dati sia in linea con le politiche organizzative e i requisiti normativi. - Consapevolezza della Privacy: Integra considerazioni sulla privacy nella protezione dei dati, consentendo il controllo sull'uso dei dati in tutta l'organizzazione da un punto di vista legale. - Crittografia dei Dati: Garantisce che i dati siano crittografati, rendendoli accessibili solo a sistemi e utenti legittimi per scopi autorizzati, sia a riposo che durante il transito. - Gestione Automatica dei Diritti di Privacy: Facilita l'automazione delle richieste di diritti dei soggetti dei dati, come accesso, cancellazione e gestione del consenso, riducendo il carico manuale e migliorando la conformità. Valore Primario e Problema Risolto: La protezione dei dati Zero Trust di Privacy1 affronta la sfida critica delle violazioni dei dati e dell'accesso non autorizzato implementando un modello di sicurezza incentrato sui dati. Cifrando i dati e applicando controlli di accesso specifici per scopo, garantisce che anche se le difese perimetrali vengono compromesse, i dati rimangano illeggibili e sicuri. Questa soluzione non solo mitiga il rischio di uso improprio dei dati, ma semplifica anche la conformità alle normative sulla privacy, riduce i costi operativi associati ai processi manuali di protezione dei dati e migliora la fiducia dei clienti dimostrando un impegno per la privacy e la sicurezza dei dati.
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Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:
De-identificazione dei dati

VGS Platform
Di Very Good Security
4.7/5
(47)
Descrizione del Prodotto
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.
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Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:
De-identificazione dei dati

IBM InfoSphere Optim Data Privacy
Di IBM
4.6/5
(48)
Descrizione del Prodotto
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.
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Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:
De-identificazione dei dati
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Tumult Analytics
Di Tumult Labs, Inc.
4.4/5
(38)
Descrizione del Prodotto
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.
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De-identificazione dei dati

Tonic.ai
Di Tonic.ai
4.2/5
(38)
Descrizione del Prodotto
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.
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De-identificazione dei dati

Privacy Vault
Di ContextSpace
4.2/5
(21)
Descrizione del Prodotto
PRIVACY VAULT è destinato a supportare le industrie che raccolgono e elaborano profili personali, attività dei consumatori ad alta velocità e dati IoT, oltre a documenti non strutturati, immagini, voce e video.
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De-identificazione dei dati

Kiprotect
Di Kiprotect
4.3/5
(23)
Descrizione del Prodotto
KIProtect rende facile garantire la conformità e la sicurezza quando si lavora con dati sensibili o personali.
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Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:
De-identificazione dei dati

brighter AI
Di BrighterAi
4.5/5
(23)
Descrizione del Prodotto
brighter AI fornisce soluzioni di anonimizzazione basate su deep learning all'avanguardia per proteggere ogni identità in pubblico.
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De-identificazione dei dati

Private AI
Di Private AI
4.6/5
(22)
Descrizione del Prodotto
Private AI fornisce una gamma di modelli di intelligenza artificiale all'avanguardia che identificano, redigono e/o sostituiscono i dati personali (PII) all'interno di dataset non strutturati con un'accuratezza superiore al 99,5% su oltre 50 entità in più di 30 lingue, il tutto senza l'uso di fornitori di cloud di terze parti o nuove infrastrutture. Private AI funziona on-premise, quindi i tuoi dati non vengono mai condivisi al di fuori del tuo ambiente.
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Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:
De-identificazione dei dati

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