Recursos de IBM InfoSphere Optim Data Privacy

Com base em 25 avaliações de IBM InfoSphere Optim Data Privacy. Atende aos requisitos do GDPR para pseudonimização de acordo com os requisitos de Proteção de Dados por Design e por Padrão.

Atende aos requisitos de desidentificação sob o CCPA. Revisores de 25 de IBM InfoSphere Optim Data Privacy forneceram feedback sobre este recurso.

Conforme relatado em 25 avaliações de IBM InfoSphere Optim Data Privacy. Oferece a tradicional desidentificação estática (também conhecida como substituição consistente), em que os dados pseudonimizados usam os mesmos pseudônimos em vários conjuntos de dados. Por exemplo, John Smith é substituído por Robert Fox e o nome Robert Fox é usado várias vezes. Esse tipo de pseudonimização traz alguns riscos de reidentificação se emparelhado com conjuntos de dados suficientes.

Conforme relatado em 24 avaliações de IBM InfoSphere Optim Data Privacy. Oferece desidentificação dinâmica (também conhecida como substituição aleatória), onde os dados pseudonimizados usam pseudônimos diferentes em vários conjuntos de dados. Por exemplo, John Smith é substituído por Robert Fox uma vez e, na próxima vez que os dados são usados, o nome muda para Michael Jones. Esse tipo de pseudonimização acarreta menor risco de reidentificação se emparelhado com muitos conjuntos de dados.

Com base em 25 avaliações de IBM InfoSphere Optim Data Privacy. Oferece métodos para desidentificar grandes volumes de dados usando arquivos em lote.

Conecta-se a plataformas móveis usando um SDK móvel. Revisores de 23 de IBM InfoSphere Optim Data Privacy forneceram feedback sobre este recurso.

Oferece APIs para conectar produtos. Revisores de 25 de IBM InfoSphere Optim Data Privacy forneceram feedback sobre este recurso.