Top 10 Alternative e Competitor di Privacy Analytics Eclipse

(3)4.7 su 5

Privacy Analytics Eclipse non è l'unica opzione per Strumenti di de-identificazione dei dati. Esplora altre opzioni concorrenti e alternative. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a Privacy Analytics Eclipse includono affidabilità e facilità d'uso. La migliore alternativa complessiva a Privacy Analytics Eclipse è Privacy1. Altre app simili a Privacy Analytics Eclipse sono VGS Platform, IBM InfoSphere Optim Data Privacy, Informatica Data Security Cloud, e Tumult Analytics. Privacy Analytics Eclipse alternative possono essere trovate in Strumenti di de-identificazione dei dati ma potrebbero anche essere in Software di mascheramento dei dati o Software di gestione della privacy dei dati.

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Migliori alternative a pagamento e gratuite a 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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Le migliori alternative a 10 a Privacy Analytics Eclipse recentemente recensite dalla comunità G2

Sfoglia le opzioni qui sotto. Basato sui dati dei recensori, puoi vedere come Privacy Analytics Eclipse si confronta con la concorrenza, controllare le recensioni degli utenti attuali e precedenti in settori come Sicurezza informatica e di rete e Istruzione superiore, e trovare il miglior prodotto per la tua azienda.

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.

Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:

De-identificazione dei dati

VGS Platform

Di Very Good Security

4.7/5

(47)

Descrizione del Prodotto

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

Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:

De-identificazione dei dati

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Descrizione del Prodotto

Tumult Analytics è una libreria Python open-source che rende facile e sicuro l'uso della privacy differenziale; consentendo alle organizzazioni di rilasciare in sicurezza riepiloghi statistici di dati sensibili. Tumult Analytics è in esecuzione in produzione presso istituzioni come l'Ufficio del Censimento degli Stati Uniti, la Wikimedia Foundation e l'Agenzia delle Entrate. È facile da usare, può scalare su dataset con miliardi di righe, si integra con i comuni strumenti di data science e supporta funzionalità avanzate per massimizzare il valore estratto dai dati protetti.

Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:

De-identificazione dei dati

Tonic.ai

Di Tonic.ai

4.2/5

(37)

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.

Categorie in comune con Privacy Analytics Eclipse:

De-identificazione dei dati