Top 10 Alternativas e Concorrentes da Privacy Analytics Eclipse

(3)4.7 de 5

Se você está considerando Privacy Analytics Eclipse, talvez queira investigar alternativas ou concorrentes semelhantes para encontrar a melhor solução. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Privacy Analytics Eclipse incluem confiabilidade e facilidade de uso. A melhor alternativa geral para Privacy Analytics Eclipse é Privacy1. Outros aplicativos semelhantes a Privacy Analytics Eclipse são VGS Platform, IBM InfoSphere Optim Data Privacy, Informatica Data Security Cloud, e Tumult Analytics. Privacy Analytics Eclipse alternativas podem ser encontradas em Ferramentas de Desidentificação de Dados mas também podem estar em Software de Mascaramento de Dados ou Software de Gestão de Privacidade de Dados.

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Melhores Alternativas Pagas e Gratuitas para 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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Principais Alternativas de 10 para Privacy Analytics Eclipse Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

Explore as opções abaixo. Baseado em dados de avaliadores, você pode ver como Privacy Analytics Eclipse se compara à concorrência, confira avaliações de usuários atuais e anteriores em setores como Segurança de Redes e Computadores e Educação Superior, e encontre o melhor produto para o seu negócio.

Privacy1

Por Privacy1

4.4/5

(91)

Descrição do Produto

A solução de Proteção de Dados Zero Trust da Privacy1 oferece uma abordagem abrangente para proteger dados pessoais, aplicando segurança consciente da privacidade diretamente aos ativos de dados. Este método desloca o foco das defesas de perímetro tradicionais para uma estratégia centrada em dados, garantindo que informações sensíveis permaneçam protegidas independentemente de sua localização dentro do sistema. Ao criptografar dados e implementar controles de acesso específicos para cada finalidade, a Privacy1 permite que as organizações gerenciem o acesso aos dados com base em finalidades legais, sistemas aprovados e pessoal autorizado. Esta abordagem não só melhora a segurança dos dados, mas também garante conformidade com as regulamentações de privacidade e constrói confiança com os clientes. Principais Características e Funcionalidades: - Proteção Consistente: Mantém um nível uniforme de segurança de dados à medida que as informações se movem por vários sistemas, independentemente das diferentes medidas de segurança de perímetro. - Controle de Finalidade: Permite o acesso a dados pessoais sensíveis apenas para finalidades legais específicas, garantindo que o uso dos dados esteja alinhado com as políticas organizacionais e requisitos regulatórios. - Conscientização de Privacidade: Integra considerações de privacidade na proteção de dados, permitindo o controle sobre o uso de dados em toda a organização do ponto de vista legal. - Criptografia de Dados: Garante que os dados sejam criptografados, tornando-os acessíveis apenas a sistemas e usuários legítimos para finalidades autorizadas, tanto em repouso quanto em trânsito. - Gestão Automatizada de Direitos de Privacidade: Facilita a automação de solicitações de direitos de titulares de dados, como acesso, apagamento e gestão de consentimento, reduzindo a sobrecarga manual e melhorando a conformidade. Valor Principal e Problema Resolvido: A Proteção de Dados Zero Trust da Privacy1 aborda o desafio crítico de violações de dados e acesso não autorizado, implementando um modelo de segurança centrado em dados. Ao criptografar dados e impor controles de acesso específicos para cada finalidade, garante que, mesmo que as defesas de perímetro sejam comprometidas, os dados permaneçam ilegíveis e seguros. Esta solução não só mitiga o risco de uso indevido de dados, mas também simplifica a conformidade com as regulamentações de privacidade, reduz os custos operacionais associados a processos manuais de proteção de dados e aumenta a confiança do cliente ao demonstrar um compromisso com a privacidade e segurança dos dados.

Categorias em comum com Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificação de Dados

VGS Platform

Por Very Good Security

4.7/5

(47)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificação de Dados

IBM InfoSphere Optim Data Privacy

Por IBM

4.6/5

(48)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificação de Dados

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Tumult Analytics

Por Tumult Labs, Inc.

4.4/5

(38)

Descrição do Produto

Tumult Analytics é uma biblioteca Python de código aberto que facilita e torna seguro o uso de privacidade diferencial; permitindo que organizações liberem com segurança resumos estatísticos de dados sensíveis. Tumult Analytics está em produção em instituições como o U.S. Census Bureau, a Wikimedia Foundation e o Internal Revenue Service. É fácil de usar, pode escalar para conjuntos de dados com bilhões de linhas, integra-se com ferramentas comuns de ciência de dados e suporta recursos avançados para maximizar o valor extraído de dados protegidos.

Categorias em comum com Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificação de Dados

Tonic.ai

Por Tonic.ai

4.2/5

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Descrição do Produto

A Tonic.ai libera os desenvolvedores para construir com dados sintéticos seguros e de alta fidelidade para acelerar a inovação em software e IA, enquanto protege a privacidade dos dados. Através de soluções líderes do setor para síntese de dados, desidentificação e subsetting, nossos produtos permitem acesso sob demanda a dados realistas estruturados, semi-estruturados e não estruturados para desenvolvimento de software, testes e treinamento de modelos de IA. A suíte de produtos inclui: - Tonic Fabricate para dados sintéticos com IA desde o início - Tonic Structural para gerenciamento moderno de dados de teste - Tonic Textual para redação e síntese de dados não estruturados. Desbloqueie a inovação, elimine colisões nos testes, acelere sua velocidade de engenharia e entregue produtos melhores, tudo enquanto protege a privacidade dos dados.

Categorias em comum com Privacy Analytics Eclipse:

Desidentificação de Dados