Funzionalità Tumult Analytics

Soddisfa i requisiti del GDPR per la pseudonimizzazione secondo i requisiti di Protezione dei Dati fin dalla Progettazione e per Impostazione Predefinita.

Soddisfa i requisiti di de-identificazione secondo il CCPA.

Offre una de-identificazione statica tradizionale (nota anche come sostituzione coerente), in cui i dati pseudonimizzati utilizzano gli stessi pseudonimi su più set di dati. Ad esempio, John Smith viene sostituito con Robert Fox e il nome Robert Fox viene utilizzato più volte. Questo tipo di pseudonimizzazione comporta alcuni rischi di re-identificazione se abbinato a un numero sufficiente di set di dati.

Offre una de-identificazione dinamica (nota anche come sostituzione casuale), in cui i dati pseudonimizzati utilizzano pseudonimi diversi in più set di dati. Ad esempio, John Smith viene sostituito con Robert Fox una volta, e poi la volta successiva che i dati vengono utilizzati il nome cambia in Michael Jones. Questo tipo di pseudonimizzazione comporta un rischio minore di re-identificazione se abbinato a molti set di dati.

Offre metodi per de-identificare grandi volumi di dati utilizzando file batch.

Si connette alle piattaforme mobili utilizzando un SDK mobile.

Offre API per connettere i prodotti.

Fornisce agli utenti la possibilità di generare dati strutturati sintetici.

Fornisce all'utente la possibilità di generare dati di immagini sintetiche.

Può fornire annotazioni accurate per i dati di immagini sintetizzate.

Consente all'utente di ottenere informazioni e utilità dai dati.

Fornisce rapporti automatizzati sulla qualità dei dati sintetizzati.

Fornisce all'utente la possibilità di rimuovere dati sensibili dai propri flussi di lavoro senza sacrificare l'utilità dei dati utilizzando tecniche come la privacy differenziale.

Consente l'ingestione di una varietà di formati di dati (ad es. CSV, Hadoop, ecc.).

Ha la capacità di consumare e sintetizzare grandi quantità di dati in modo efficace ed efficiente.

Ha la capacità di creare un nuovo set di dati completamente privo di dati effettivi dal set di dati originale.

Può sintetizzare parte di un dataset, lasciando i dati che non sono privati o sensibili.