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Lingvanex 데이터 익명화 도구는 명명된 엔터티를 마스킹하여 개인 데이터를 플레이스홀더가 있는 텍스트로 변환합니다. 이 프로세스에는 이름, 주소 및 기타 개인 식별자와 같은 민감한 정보를 식별하고 일반 플레이스홀더로 대체하여 문서 유용성을 유지하면서 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다.
데이터 익명화 도구는 데이터 세트 내의 개인 식별자를 변경하여 민감한 정보를 보호하도록 설계된 소프트웨어 솔루션입니다. 이러한 도구는 데이터를 변환하거나 마스크하여 원래 정보를 개인에게 쉽게 추적할 수 없도록 하여 데이터 주체의 프라이버시가 유지되도록 합니다.
의료, 금융 및 기타 산업은 끊임없는 사이버 위협에 직면해 있습니다. IBM의 데이터 침해 비용 보고서 2024에 따르면 데이터 침해의 평균 비용은 기록적인 488만 달러에 달했으며, 이는 전년 대비 10% 증가한 역대 최고치입니다. 데이터 익명화 도구를 사용하여 마스킹한 데이터는 그러한 침해의 영향을 받지 않았을 가능성이 큽니다.
원래 데이터를 실제 가치가 없는 허구이지만 사실적으로 보이는 데이터로 대체합니다.
식별 가능한 정보를 가명이나 플레이스홀더로 대체하며, 특수키를 사용해서만 원래대로 되돌릴 수 있습니다.
특정 연령을 연령대별로 변환하는 등 데이터의 정확도를 떨어뜨립니다.
데이터에 "노이즈"를 추가하여 전체 패턴을 유지하면서 정확한 식별을 방해할 정도로만 데이터를 왜곡합니다.
데이터 마스킹 도구는 개인 식별자를 마스킹하거나 제거하여 타인이 사용할 수 있도록 문서를 준비하는 데 도움이 되며, 이를 통해 개인 정보 보호 및 데이터 보호 규정 준수를 보장하는 동시에 정보의 유용성과 무결성을 유지합니다.
Lingvanex 데이터 익명화 도구는 명명된 엔터티를 마스킹하여 개인 데이터를 플레이스홀더가 있는 텍스트로 변환합니다. 이 프로세스에는 이름, 주소 및 기타 개인 식별자와 같은 민감한 정보를 식별하고 일반 플레이스홀더로 대체하여 문서 유용성을 유지하면서 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다.
Lingvanex의 데이터 마스킹 도구는 귀하의 활동을 추적하지 않음으로써 귀하의 개인 정보를 존중합니다. 고정된 연간 가격으로 무제한의 사용자 수와 사용량을 제공합니다. 이 투명한 가격 모델을 통해 숨겨진 비용이나 데이터 추적에 대한 걱정 없이 안전하게 확장할 수 있습니다.
온프레미스 솔루션만 데이터 익명화 도구에 사용하여 최대의 데이터 보안과 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 민감한 정보에 대한 완전한 통제력을 유지하고 외부 침해를 방지하며 데이터 처리가 안전하고 통제된 환경 내에서 이루어지도록 할 수 있습니다.
데이터 익명화 도구를 사용하면 의료 기관은 연구자와 임상 시험 정보를 안전하게 공유할 수 있습니다. 개인 식별자를 제거함으로써 환자의 개인 정보가 유지되어 기밀성을 손상시키지 않고 연구와 혁신이 가능합니다.
금융 회사는 익명화된 거래 데이터를 사용하여 사기 패턴을 탐지하거나 금융 위험을 평가할 수 있습니다. 거래 기록에서 개인 식별자를 제거함으로써 의심스러운 행동을 식별하는 동시에 고객 개인 정보를 보호하고 보안 침해에 대한 노출을 최소화할 수 있습니다.
정부 기관은 정책 연구자 및 도시 계획자와 공유하기 전에 인구 조사 및 인구 통계 데이터를 익명화할 수 있습니다. 이를 통해 자원 할당, 교육 및 의료와 같은 분야에서 데이터 중심 의사 결정이 가능하면서도 개인의 프라이버시가 보호됩니다.
데이터 마스킹, 가명화, 일반화, 노이즈 추가(섭동) 등의 기술을 통해 개인 식별자를 제거하거나 변경하여 데이터를 익명화할 수 있습니다.
익명화 소프트웨어는 개인 식별자를 제거하거나 가리기 위해 데이터를 수정하는 도구로, 데이터를 추적하여 특정 개인을 알아내는 것을 어렵거나 불가능하게 만듭니다.
익명화의 한 예는 개인 전화번호를 일반 형식으로 대체하는 것입니다. 예를 들어, '555-123-4567'을 저장하는 대신 번호를 'XXX-XXX-4567'로 익명화할 수 있습니다. 이렇게 하면 개인의 구체적인 전화번호가 숨겨져 데이터 세트에서 식별할 수 없게 됩니다.
복잡한 데이터 세트의 경우 익명화를 하는 것이 어려울 수 있지만, 전문 도구를 사용하면 민감한 정보의 제거 또는 변경을 자동화하여 심층적인 기술적 전문 지식이 없어도 개인 정보를 보호할 수 있으므로 프로세스가 훨씬 쉬워집니다.
데이터 마스킹은 나중에 복구할 수 있는 방식으로 데이터를 숨기는 반면, 익명화는 재식별을 방지하기 위해 식별 정보를 돌이킬 수 없게 제거하거나 변경합니다.
익명화는 개인 정보를 보호하고, GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하며, 데이터 세트에서 개인을 재식별할 위험을 최소화하는 데 사용됩니다.
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